[发明专利]发电机电力系统稳定器参数整定方法

权利要求书

1.一种发电机电力系统稳定器PSS参数整定方法，其特征在于，包括：

获取现役机组的无补偿相频特性数据及相应的PSS参数数据，并根据所述无补偿相频特性数据及PSS参数数据编制训练样本；

构建一神经网络，并利用所述训练样本对所述神经网络进行训练；

利用训练后的神经网络、神经网络仿真函数及一发电机组的无补偿相频特性数据，计算得到所述发电机组的PSS参数整定数据；

所述构建一神经网络，并利用所述训练样本对所述神经网络进行训练，包括：

步骤101：将所述训练样本输入至一训练函数，生成所述神经网络；

步骤102：利用所述神经网络仿真函数对所述神经网络进行仿真，并输出所有所述训练样本对应的误差；

步骤103：以最大的所述误差对应的训练样本为权值，为所述神经网络添加一个隐含层神经元；

步骤104：重复执行步骤101至步骤103，对添加所述隐含层神经元后的所述神经网络进行仿真，当所有所述训练样本对应的误差中的最大值达到一设定误差值或者所述神经网络的隐含层神经元个数不再增加时，将最终得到的神经网络作为所述训练后的神经网络。

2.如权利要求1所述的发电机PSS参数整定方法，其特征在于，获取现役机组的无补偿相频特性数据及相应的PSS参数数据，包括：

根据所述现役机组的PSS结构特点，从所述现役机组的所有的相频数据及相应的PSS参数中选取部分数据作为所述现役机组的无补偿相频特性数据及相应的PSS参数数据。

3.如权利要求1所述的发电机PSS参数整定方法，其特征在于，利用训练后的神经网络、神经网络仿真函数及一发电机组的无补偿相频特性数据，计算得到所述发电机组的PSS参数整定数据，包括：

将所述发电机组的无补偿相频特性数据作为向量，输入至所述神经网络仿真函数；

所述神经网络仿真函数调用所述训练后的神经网络进行仿真，得到一输出向量；

根据所述输出向量确定所述PSS参数整定数据。

4.如权利要求3所述的发电机PSS参数整定方法，其特征在于，根据所述输出向量确定所述PSS参数整定数据，包括：

根据所述输出向量确定部分所述PSS参数整定数据；

根据部分所述PSS参数整定数据，确定剩余所述PSS参数整定数据。

5.如权利要求1所述的发电机PSS参数整定方法，其特征在于，所述神经网络为RBF神经网络。

6.如权利要求1至5任一项所述的发电机PSS参数整定方法，其特征在于，还包括：

根据所述PSS参数整定数据和所述发电机组的无补偿相频特性数据，计算得到所述发电机组的有补偿相频数据；

判断是否所述有补偿相频数据中的频率在一设定频率范围内且所述有补偿相频数据中的相角在一设定角度范围内；

若是，则判定所述PSS参数整定数据可靠。

7.如权利要求6所述的发电机PSS参数整定方法，其特征在于，所述设定频率范围为[0.1Hz,2Hz]，所述设定角度范围为[-135°,-60°]。

8.如权利要求1至5任一项所述的发电机PSS参数整定方法，其特征在于，还包括：

对投入PSS之前的所述发电机组进行阶跃试验，得到第一有功功率及第一阻尼比；

对投入含有所述PSS参数整定数据的PSS之后的所述发电机组进行所述阶跃试验，得到第二有功功率及第二阻尼比；

根据所述第一有功功率、所述第二有功功率、所述第一阻尼比及所述第二阻尼比判断所述PSS参数整定数据是否可靠。