电力系统模型参数辨识综述.pdf

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1、中国电力教育电电力经济研究力经济研究2010年第33期总第184期DOI编码：10.3969/j.issn.1007-0079.2010.33.121电力系统模型参数辨识综述王庆杰樊炜摘要：电力系统模型参数是电力系统动、暂态计算，仿真分析的基础，其精确与否具有重要影响，研究精确的模型与参数对电力系统的分析与应用具有重要意义。本文介绍了系统辨识的基本概念，分析了目前电力系统模型参数的辨识方法，并对基于PMU和WAMS等新技术的电力系统模型参数在线、实时辨识进行了讨论。关键词：电力系统辨识；模型与参数；PMU；WAMS作者简介：王庆杰（1982-），男，河北石家庄人，华北电

2、网有限公司培训中心，培训师，工学硕士，主要研究方向：电力系统稳定分析与控制。（北京102406）樊炜（1978-），男，河北邯郸人，国家电网公司，工程师，主要研究方向：电力系统及其自动化。（北京100031）我国大区域电网的互联使网络结构更复杂，对电力系统安算进行分析研究已愈来愈显出其简便、灵活、代价小的优越性。全稳定分析提出了更高的要求，在线、实时、精确的辨识电力辨识的基本过程如图1，利用待测系统动态过程提供的输系统模型参数变得更加紧迫。入、输出数据，不断调整模型结果和参数，使模型结果尽量接由于电力系统模型的基础性、重要性，国外早在上世纪近实际结果。图中X是输入向量，

3、Y是量测向量，ω是量测噪声，[1，2][6]三十年代就开始了这方面的分析研究，国内外的电力工作者Z是输出向量，θ是模型参数向量。[3]在模型参数辨识方面做了大量的研究工作。随后IEEE相继公布了有关四大参数的数学模型。1990年全国电网会议上的调查确定了模型参数的地位，促进了模型参数辨识的进一步发展，并提出了研究发电机、励磁、调速系统、负荷等元件的动态特性和理论模型，以及元件在极端运行环境下的动态特性和参数二、电力系统模型参数辨识方法辨识的要求。但传统的测量手段，限制了在线实时辨识方法的参数辨识的方法可以大致分为离线与在线两类。由于在线实现。的方法考虑了电力系统运行的实

4、际情况等影响，而成为电力系同步相量测量技术的出现和WAMS系统的研究与应用，统分析主要采用的方法。使实现在线实时的电力系统模型参数辨识成为可能。同步相量1.传统的辨识方法是以标准时间信号GPS作为同步的基准，通过对采样数据计算传统的方法多为离线方法，主要包括卷积分辨识法、相关[6][7]而得的相量。相量测量装置是进行同步相量测量和输出以及动辨识法、频域FFT法、最小二乘法、极大似然法等，这些态记录的装置。PMU的核心特征包括基于标准时钟信号的同步辨识方法虽然已经发展的比较成熟和完善，但也还存在着一定相量测量、失去标准时钟信号的授时能力、PMU与主站之间能的不足和局限。够

5、实时通信并遵循有关通信协议。传统辨识方法一般要求输入信号已知且必须具有较丰富的[4]自1988年VirginiaTech研制出首个PMU装置以来，变化。这一条件在某些动态预测系统和过程控制系统中，系统PMU技术取得了长足发展，并在国内外得到了广泛应用。截至的输入往往无法精确获得或不允许随意改变，因此这些传统的2006年底，在我国范围内，已有300多台PMU装置投入运行，方法不便直接应用；对于线性系统的辨识具有很好的辨识效果，并且可预计，在不久的将来PMU装置会遍布电力系统的各个但对于非线性系统往往不能得到满意的辨识结果；普遍存在着主要电厂和变电站。这为基于PMU的各种应

6、用提供了良好的不能同时确定系统的结构与参数以及往往得不到全局最优解的条件。缺点。一、系统辨识的概念2.基于神经网络的辨识方法[5][8]系统模型是实际系统本质的简化描述。模型可分为物理神经网络技术具有良好的非线性映射能力、自学习适应模型和数学模型两大类。物理模型是根据相似原理构成的一种能力和并行信息处理能力。在辨识非线性系统时，可以根据非物理模拟，通过模型试验来研究系统的特性；数学模型是以数线性静态系统或动态系统的神经网络辨识结构，利用神经网络学表达式来描述实际系统的特性，通过数字仿真计算来分析其所具有的对任意非线性映射的任意逼近能力，来模拟实际系统过程。物理模型具有物

7、理概念明确、能自然保护各种复杂物理的输入和输出关系，而利用神经网络的自学习、自适应能力，可[9，10]因素的优点，但模型实际代价高且费时费力，并且有的情况因以方便地给出工程上易于实现的学习算法，经过训练得到受到实际限制而不能进行模拟。数学模型虽然有时难以包含所系统的正向或逆向模型。有物理因素，但随着计算机技术的迅速发展，用以数字仿真计神经网络方法可以对本质非线性系统进行辨识，辨识的收258中国电力教育电电力经济研究力经济研究2010年第33期总第184期敛速度不依赖于待辨识系统的维数，通过调节权值即可使网络准确求解非线性模型的问题方法。文