[发明专利]发电机调速系统参数辨识方法

权利要求书

1.一种发电机调速系统参数辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：

确定发电机调速系统模型的待辨识调速系统参数；

采样获取待辨识调速系统参数所需的实际系统输入数据，每组输入数据对应实际系统输出的实测值；

以待辨识系统参数为粒子构建粒子群算法模型，确定粒子群算法模型的粒子数、最大迭代次数；

将粒子的初始值代入所述发电机调速系统模型进行时域仿真求解，获得采样的输入数据对应的发电机调速系统模型的输出数据；

根据适应度函数计算粒子群算法模型的每一个粒子的适应度值，并对粒子群的位置和速度更新；

根据粒子群中粒子的适应度值确定粒子群的全局最优解p_g，根据全局最优解p_g对应的数据获取待辨识调速系统参数；其中，粒子群的全局最优解p_g为适应度值对应的粒子位置。

2.根据权利要求1所述的发电机调速系统参数辨识方法，其特征在于：所述粒子群的全局最优解p_g为粒子群中适应度值最小的粒子位置。

3.根据权利要求1所述的发电机调速系统参数辨识方法，其特征在于，在将粒子的初始值代入所述发电机调速系统模型进行时域仿真求解的步骤前还包括：

根据待辨识调速系统参数的实际取值范围设定粒子群算法模型的求解空间。

4.根据权利要求3所述的发电机调速系统参数辨识方法，其特征在于，对粒子群的位置和速度更新的步骤包括：

若更新后的粒子速度超出设定值，则将该粒子的速度赋值设为相应的设定值；

若更新的粒子位置超出了粒子群算法的求解空间范围，则将该粒子的位置赋值设为求解空间范围中的极大值或极小值。

5.根据权利要求4所述的发电机调速系统参数辨识方法，其特征在于，将该粒子的位置赋值设为求解空间范围中的极大值或极小值的步骤包括：

根据更新的粒子位置的赋值，在将粒子位置的赋值设为粒子群算法的求解空间范围中的极值前，按照下式选取随机数γ₁和γ₂，

γ1<2c1·rand1-1c1·rand1γ2<2c2·rand2-1c2·rand2;]]>

在将粒子位置的赋值设为粒子群算法的求解空间范围中的极值后，按照下式选取随机数γ₁和γ₂，

γ1≥2c1·rand1-1c1·rand1γ2≥2c2·rand2-1c2·rand2,]]>

其中，rand1及rand2为[0，1]之间相互独立的随机数；c₁，c₂是加速常数，取值范围为[0，2]中相互独立不相关的随机数。