基于改進(jìn)粒子群算法的水電機(jī)組建模及其同步發(fā)電機(jī)模型參數(shù)辨識.pdf

1、當(dāng)今世界已經(jīng)越來越注重保護(hù)環(huán)境，節(jié)約利用資源，電力行業(yè)也是如此，水作為一種清潔可再生能源，早已受到國家的高度重視，在水力資源豐富的地區(qū)，往往分布著為數(shù)眾多的中小型水電站。中小水電機(jī)群雖然單機(jī)容量不大，但是隨著規(guī)模的日益擴(kuò)大，總機(jī)容量還是很大的，這些發(fā)電機(jī)組會弱化電力系統(tǒng)的阻尼作用，誘發(fā)電力系統(tǒng)低頻振蕩，對電網(wǎng)穩(wěn)定性的影響不容忽視。
　　電力系統(tǒng)數(shù)字仿真已是電力系統(tǒng)穩(wěn)定性分析的重要手段，暫態(tài)穩(wěn)定性分析需要很多參數(shù)及數(shù)據(jù)，故需要構(gòu)建中

2、小水電機(jī)群等效模型并對同步發(fā)電機(jī)的參數(shù)進(jìn)行辨識。單純無規(guī)則輸入輸出數(shù)據(jù)沒有辦法實現(xiàn)同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識，而且由于需要辨識的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)眾多，為保證參數(shù)的唯一可辨識性，聯(lián)合使用廣域測量系統(tǒng)在線獲取PMU數(shù)據(jù)實現(xiàn)參數(shù)的在線辨識。參數(shù)辨識方法很多，但是基于水電機(jī)群自身特點的考慮，用并行改進(jìn)的PSO算法是很好的選擇。
　　本文在分析對比各種參數(shù)辨識方法后，為水電機(jī)組建模，并就模型中的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)進(jìn)行辨識。綜合分析各個組成部分的數(shù)學(xué)模型，