同步发电机参数对数据误差的敏感性分析

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上传日期: 2018-04-26

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标签:同步发电机(19)

随着电网智能化和计算技术的发展,广域测量系统(WAMS)中相量测量单元(PMU)布点的规模不断增加,大大提高了电网动态过程的可观测性,该项动态监测手段的数据为电网的动态安全分析和运行调度的决策提供了基础数据。目前,500 kV及以上电压等级的变电站、发电厂普遍装配了PMU装置,在电力系统的运行分析中,已可得到内容广泛的实时动态数据。然而,如何优质高效地利用这些数据,发挥WAMS应用分析功能及作用,发现电力系统运行的问题,为调度提供科学决策,仍是需要研究的课题。

同步发电机参数的实时准确辨识是电力系统分析的基础,能够为系统安全运行提供保障,因而,同步发电机参数辨识一直是电力系统分析研究的热点。国内外研究同步发电机参数辨识的方法基本可分为两类:一是采用智能算法直接或分步进行参数辨识;二是采用灵敏度分析的方法进行参数辨识。采用智能算法辨识的本质是在给定的参数区间上进行寻优,而灵敏度分析的辨识参数方法的本质在于确定辨识区间。

  随着电网智能化和计算技术的发展,广域测量系统(WAMS)中相量测量单元(PMU)布点的规模不断增加,大大提高了电网动态过程的可观测性,该项动态监测手段的数据为电网的动态安全分析和运行调度的决策提供了基础数据。目前,500 kV及以上电压等级的变电站、发电厂普遍装配了PMU装置,在电力系统的运行分析中,已可得到内容广泛的实时动态数据。然而,如何优质高效地利用这些数据,发挥WAMS应用分析功能及作用,发现电力系统运行的问题,为调度提供科学决策,仍是需要研究的课题。    同步发电机参数的实时准确辨识是电力系统分析的基础,能够为系统安全运行提供保障,因而,同步发电机参数辨识一直是电力系统分析研究的热点。国内外研究同步发电机参数辨识的方法基本可分为两类:一是采用智能算法直接或分步进行参数辨识;二是采用灵敏度分析的方法进行参数辨识。采用智能算法辨识的本质是在给定的参数区间上进行寻优,而灵敏度分析的辨识参数方法的本质在于确定辨识区间。

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