基于似然剖面的元件模型暂态参数可辨识性分析

发布时间：2018-04-28 03:14

  本文选题：暂态参数 + 可辨识性　； 参考：《中国电机工程学报》2015年06期

【摘要】：提出一种基于似然剖面的电力系统元件暂态模型参数可辨识性方法。可辨识性是参数辨识的前提,可辨识性分析有助于在参数辨识过程中选取合适的扰动数据,并确定可以被有效辨识的参数。参数的可辨识性由模型本身的结构特点和用于辨识的实际扰动深度、实测数据噪声大小共同决定,前者对应理论可辨识性,后者对应实际可辨识性。综合考虑这两种可辨识性,引入统计学中利用似然剖面构造置信区间的方法来进行参数可辨识性分析,通过求解一系列优化问题,得到给定模型中每个参数的置信区间和可辨识性指标。基于此,不仅可以判断参数是否具备理论可辨识性,还能直观地反映各参数的实际可辨识性。
[Abstract]:A parameter identifiability method for transient model of power system components based on likelihood profile is proposed. Identifiability is the premise of parameter identification. Identifiability analysis is helpful to select the appropriate disturbance data and determine the parameters that can be effectively identified in the process of parameter identification. The identifiability of the parameters is determined by the structural characteristics of the model itself, the actual disturbance depth used for identification, and the noise magnitude of the measured data. The former corresponds to the theoretical identifiability and the latter to the actual identifiability. Considering these two kinds of identifiability, this paper introduces the method of using likelihood profile to construct confidence interval in statistics to analyze parameter identifiability, and solves a series of optimization problems. The confidence interval and identifiability index of each parameter in a given model are obtained. Based on this, we can not only judge whether the parameters have theoretical identifiability, but also can directly reflect the actual identifiability of each parameter.
【作者单位】： 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系);
【基金】：国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2013CB228203) 国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(51321005);国家自然科学基金项目(51277105)~~
【分类号】：TM744

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1813518