基于暫態(tài)電壓電流故障分量的電網(wǎng)等值模型參數(shù)辨識方法研究.pdf

1、隨著電網(wǎng)互聯(lián)規(guī)模的不斷擴大,電網(wǎng)結構變得越來越復雜,電網(wǎng)在線分析計算變得更加困難?，F(xiàn)有的復雜電網(wǎng)在線分析計算通常是在電網(wǎng)簡化的基礎上完成的,而電網(wǎng)等值是電網(wǎng)簡化的主要手段。電網(wǎng)等值的準確性取決于參數(shù)辨識方法的有效性。現(xiàn)有的電網(wǎng)等值模型參數(shù)辨識方法存在辨識過程復雜,所需采集信息量多,辨識效率低等缺點,嚴重影響等值參數(shù)辨識精度和實時跟蹤能力。電網(wǎng)端口處的微弱暫態(tài)電壓電流信號具有實時跟蹤電網(wǎng)等值模型參數(shù)變化的特性。基于一個運行狀況下的暫態(tài)電壓

2、電流故障分量信號獨自完成等值參數(shù)辨識,可實現(xiàn)實時的電網(wǎng)等值。因此,開展基于暫態(tài)電壓電流故障分量的電網(wǎng)等值模型參數(shù)辨識方法研究具有重要意義。本文主要內(nèi)容如下:
　?、偬岢隽艘环N基于暫態(tài)電壓電流故障分量的電網(wǎng)等值模型參數(shù)辨識策略。通過構建與等值網(wǎng)絡端口暫態(tài)特性一致的高階微分方程,利用暫態(tài)電壓電流故障分量信號辨識等值模型參數(shù),并分析該策略辨識電網(wǎng)靜態(tài)、暫態(tài)和動態(tài)等值模型時所存在的問題及原因。該參數(shù)辨識策略可以為電網(wǎng)戴維南等值、電磁暫態(tài)等

3、值和動態(tài)負荷等值參數(shù)辨識提供新的思路。
　?、卺槍Φ戎稻W(wǎng)絡端口暫態(tài)電壓電流故障分量信號與戴維南等值模型不匹配的問題,提出基于暫態(tài)電壓電流故障分量的電網(wǎng)戴維南等值模型參數(shù)辨識方法。首先,建立戴維南等值網(wǎng)絡高階微分方程,然后在穩(wěn)態(tài)狀態(tài)下建立微分方程線性系數(shù)與電網(wǎng)戴維南參數(shù)的關聯(lián)表達式,求取戴維南參數(shù)。該方法避免了利用端口電壓電流故障分量信號直接辨識戴維南參數(shù)的明顯錯誤,所需采集的信息量少,參數(shù)辨識過程簡單。最后,在簡單單相系統(tǒng)、IEE

4、E9節(jié)點系統(tǒng)中,與現(xiàn)有方法對比分析,驗證了本文所提方法的正確性。
　?、坩槍χ苯踊诙丝跁簯B(tài)電壓電流故障分量信號辨識與之匹配的電磁暫態(tài)等值模型時,部分參數(shù)不可辨識的問題,提出基于軌跡靈敏度的分步辨識策略。建立等值網(wǎng)絡微分方程模型,先進行網(wǎng)絡參數(shù)軌跡靈敏度分析,利用暫態(tài)電壓電流故障分量信號辨識高靈敏度參數(shù),然后利用戴維南等值阻抗對網(wǎng)絡參數(shù)加以全局約束求取低靈敏度參數(shù)。該方法利用一個運行狀況下的暫態(tài)電壓電流信號可準確辨識有源線性網(wǎng)絡參

5、數(shù),參數(shù)辨識過程簡單,辨識效率高,是一種端口暫態(tài)電壓電流故障分量信號與等值模型匹配情況下比較有效的參數(shù)辨識方法。最后,通過2階有源線性網(wǎng)絡算例仿真驗證了該方法的正確性、有效性。
　　④針對基于暫態(tài)電壓電流故障分量信號對動態(tài)負荷等值模型不能直接辨識的問題,提出基于暫態(tài)電壓電流故障分量的動態(tài)負荷等值模型參數(shù)辨識方法。首先,基于感應電機派克模型詳細推導了全部由可觀測量表示的與感應電機端口暫態(tài)電壓電流故障分量信號匹配的微分方程模型,利用軌

6、跡靈敏度分步辨識策略求取感應電機電氣參數(shù),在此基礎上通過推導感應電機實用參數(shù)模型與其派克模型之間的參數(shù)關系辨識實用參數(shù)。然后,提出了全部由可觀測量表示的感應電機機械參數(shù)辨識模型,直接積分求取機械參數(shù)。該方法避免了感應電機參數(shù)辨識過程中復雜微分方程組的求解,簡化了參數(shù)辨識方法,提高了辨識效率和穩(wěn)定性。最后,通過單臺感應電機算例仿真并與現(xiàn)有方法對比分析,驗證了該方法的正確性、有效性。
　?、萏岢隽烁袘姍C非線性等值模型參數(shù)辨識方法。感