基于改进粒子群算法的水电机组建模及其同步发电机模型参数辨识

发布时间：2017-09-20 07:31

  本文关键词：基于改进粒子群算法的水电机组建模及其同步发电机模型参数辨识

  更多相关文章： 水电机组 建模 参数辨识 改进粒子群算法

【摘要】：当今世界已经越来越注重保护环境,节约利用资源,电力行业也是如此,水作为一种清洁可再生能源,早已受到国家的高度重视,在水力资源丰富的地区,往往分布着为数众多的中小型水电站。中小水电机群虽然单机容量不大,但是随着规模的日益扩大,总机容量还是很大的,这些发电机组会弱化电力系统的阻尼作用,诱发电力系统低频振荡,对电网稳定性的影响不容忽视。电力系统数字仿真已是电力系统稳定性分析的重要手段,暂态稳定性分析需要很多参数及数据,故需要构建中小水电机群等效模型并对同步发电机的参数进行辨识。单纯无规则输入输出数据没有办法实现同步发电机参数辨识,而且由于需要辨识的同步发电机参数众多,为保证参数的唯一可辨识性,联合使用广域测量系统在线获取PMU数据实现参数的在线辨识。参数辨识方法很多,但是基于水电机群自身特点的考虑,用并行改进的PSO算法是很好的选择。本文在分析对比各种参数辨识方法后,为水电机组建模,并就模型中的同步发电机参数进行辨识。综合分析各个组成部分的数学模型,其中包括同步发电机模型、负荷模型、输电线路模型、励磁系统模型四个部分。通过对同步发电机五阶模型的数学方程详细推导证实了其参数的可辨识性。在MATLAB/PST平台上为标准10机39节点系统建模。采用线性递减权重、压缩因子、并行算法相结合的改进粒子群算法为10机39节点的同步发电机G2做参数辨识,用辨识得到的参数作为模型数据进行暂态稳定性分析并与原模型的结果相对比,验证此参数辨识方法的实用性。
【关键词】：水电机组 建模 参数辨识 改进粒子群算法
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TV734
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 前言9-15
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.3 本文主要工作及结构安排13-15
• 2 水轮发电机及其互联电力系统建模15-36
• 2.1 引言15-16
• 2.2 同步发电机的数学模型16-26
• 2.3 发电机励磁系统的数学模型26-29
• 2.4 负荷的数学模型29-31
• 2.5 输电线路的数学模型31-32
• 2.6 10机39节点MATLAB模型32-35
• 2.7 本章小结35-36
• 3 水轮发电机模型参数辨识方法研究36-56
• 3.1 同步发电机参数辨识与可辨识性研究36-40
• 3.2 基于PMU数据的水电机群等效模型参数辨识原理40-41
• 3.3 粒子群算法基本原理与改进方式41-47
• 3.4 选取目标函数47
• 3.5 基于改进粒子群算法的同步发电机参数辨识流程47-50
• 3.6 实例分析50-55
• 3.7 本章小结55-56
• 4 软件设计部分56-61
• 4.1 数据预处理56-57
• 4.2 算法57-58
• 4.3 I/O接58
• 4.4 界面展示58-61
• 5 总结与展望61-63
• 5.1 工作总结61
• 5.2 工作展望61-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-67

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