26.36
5.10
fmin
7.165643
E-02
5.382129
E-04
9.994801
E-05
注：清华辨识值取自郑逢时，孙旭东.衢化热电厂4、5号发电机参数辨识报告.清华大学电机工程及应用电子技术系，1995年9月。
分析上述辨识结果，可见：①GA法的计算精度明显低于后两种方法，这是由其网格误差引起的；ES法的精度高于SA法和GA法，计算时间也比SA法和GA法少得多，这是由于ES法不需要进行二进制编码而是直接进行实数运算，故不会产生GA法的网格误差，从而求解精度较GA法高；②辨识所得d轴电气参数与q轴电气参数不完全相等，但比较接近；③辨识所得d轴电抗比q轴电抗略小，这是符合物理实际的；④根据另外几组现象测试数据所得的参数辨识结果表明，电气参数辨识结果比较接近，而机械参数辨识结果差别相对较大，原因可能包括机械参数的可辨识性问题、电气转矩的测量问题和机械转矩假设为恒定。
5 结论
本文提出了同步发电机参数辨识的新方法——模拟进化方法，并针对浙江衢化热电厂进行了应用研究。结果表明：①ES法具有较高的精度和较少的计算量，适合于同步电机参数辨识；②在线参数辨识能反映同步电机的饱和、涡流等复杂非线性物理现象；③不同测试数据所得电气参数的辨识结果相近，但机械参数则有差异，有待进一步研究。
国家自然科学基金资助项目。
参考文献
1 沈善德.电力系统辨识.北京：水利电力出版社，1995.
2 Dandeno P L,Kundur P,Zeinel-Din H M.Adaptation and validation of turbogenerator model parameters through on-line frequency response measurements.IEEE Trans.，1981,PAS-100(4)
3 deMello F P,Ribeiro J R.Derivation of synchronous machine parameters from tests.IEEE Trans.,1977,PAS-96(6)
4 东北电管局等.通辽地区电网稳定试验校核研究报告.1992.
5 李靖霞，倪腊琴，鞠平，陈新琪.同步电机参数的可辨识性研究.电力系统自动化，1998，22(3)
6 Goldberg D E.Genetic algorithms in search,optimization and machine learning.Addison-Wesley,1989.
7 鞠平，李德丰.电力系统综合负荷特性的辨识方法研究.电力系统自动化，1997，21(8)
8 Schwefel Hans-Paul.Evolution and optimum seeking.A Wiley-Interscience Publication JOHN WILEY&SONS INC.,1994.
9 Fogel D B.Evolutionary computation.IEEE Press,1995.
10 杨若黎，顾基法.一种高效的模拟退火优化算法.系统工程理论与实践，1997(5)
上一页 [1] [2]
|
网友评论：（只显示最新10条。评论内容只代表网友观点，与本站立场无关！）
