CN102073014A - 一种同步发电机参数的辨识方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于同步发电机参数辨识技术领域，涉及一种采用改进进化算法对同步发电机参数进行辨识的方法，利用WAMS系统中的PMU实测数据，遵从生存竞争和优胜劣汰的运行原则，从一组随机生成的初始发电机参数群体出发，经过初始群体产生、适应度计算、重组、突变和选择与终止操作搜索到最优解；以仿生物学的改进进化策略算法为寻优理论基础，将同步发电机直轴、交轴解耦和稳态、暂态分开处理，通过设计参数建立初始可行参数群体，选用高精度改进欧拉法计算同步发电机模型高阶微分方程，进而求出发电机设定的输出变量，最终通过初始种群的重组、突变和选择实现优化过程，辨识出同步发电机参数，其工艺简单，原理可靠，参数辨识正确性高。

Description

一种同步发电机参数的辨识方法

技术领域：

本发明属于同步发电机参数辨识技术领域，涉及一种采用改进进化算法对同步发电机参数进行辨识的方法，特别是一种对隐极转子与凸极转子同步发电机参数辨识均适用的方法。

背景技术：

电力系统参数的正确性是电力系统状态估计、潮流计算、网损分析、故障分析、保护装置定值计算、市场分析等应用分析功能的基础。目前，在发电机参数的实际使用中，由于缺少实测参数而直接采用设计参数，以及线路改建、运行环境变化等原因，容易导致运行人员对电网参数掌握不准确，从而降低电网模型的可靠性，导致基于电网模型的各项应用分析和辅助决策功能的可信性大大降低，严重影响了特大电网的安全稳定运行。同时，在市场环境下，阻塞管理、实时电价制订等也都依赖于准确的电网模型和各种参数，因此，电力系统的发电机参数的正确性可能会影响到市场成员的经营决策，造成严重的社会影响。而现有技术中辨识发电机参数的方法普遍存在着工艺过程复杂，辨识正确性差，辨识效率低，运算过程时效长等缺点。

发明内容：

本发明的目的在于克服现有技术存在的缺点，寻求设计一种同步发电机参数的辨识方法，为电网分析和电力市场运营提供准确的同步发电机参数，提高运行可靠性与运营经济性，利用WAMS系统中的PMU实测数据，并基于统计分析理论，在线给出电力系统参数辨识结果，及时反映基(改)建变化、运行环境变化、变压器变比调整、发电机饱和效应等对参数的影响。

为了实现上述目的，本发明利用WAMS系统中的PMU实测数据，遵从生存竞争和优胜劣汰的运行原则，从一组随机生成的初始发电机参数群体出发，经过初始群体产生、适应度计算、重组、突变和选择与终止操作搜索到最优解；以仿生物学的改进进化策略算法为寻优理论基础，将同步发电机直轴、交轴解耦和稳态、暂态分开处理，通过设计参数建立初始可行参数群体，选用高精度改进欧拉法计算同步发电机模型高阶微分方程，进而求出发电机设定的输出变量，最终通过初始种群的重组、突变和选择实现优化过程，辨识出同步发电机参数，具体包括以下步骤：

a.先根据要辨识的同步电机的特性，选择适当的同步发电机模型和辨识参数所用的输入输出变量；

b.再将同步电机参数辨识解耦为直轴参数辨识和交轴参数辨识；并把直轴参数辨识和交轴参数辨识过程分别分解为稳态参数和暂态参数辨识过程；

c.根据同步电机的设计参数与实际参数空间分布形式具有相似性，以此确定同步电机的初始可行参数群体；

d.选用高精度改进欧拉法计算同步发电机的输出变量，然后再应用最小二乘法计算衡量个体优劣的适应度；

e.根据设计参数在空间所处位置，确定进化策略算法中重组、突变中各个系数的取值范围；

f.根据适应度的大小，选择适应度小的特定群体组成下一代新群体；

g.判断适应度的最小偏差是否满足给定值，若该条件不满足，重复上述d-e的计算过程，直到满足给定精度，最终得到同步电机的各个参数。

本发明涉及的同步发电机的转子为隐极结构形式时，其直轴和交轴参数相同；同步发电机的转子为凸极结构形式时，其直轴和交轴参数不同。

本发明与现有技术相比，其对同步发电机参数的辨识工艺过程简单，运算原理可靠，参数辨识正确性高，辨识效率好，参数准确对市场应用可靠。

具体实施方式：

下面通过实施例对本发明作进一步说明。

实施例：

本实施例涉及的同步发电机参数辨识的改进进化算法是利用WAMS系统中的PMU实测数据，遵从生存竞争和优胜劣汰的运行原则，从一组随机生成的初始发电机参数群体出发，借助复制、交换(重组)、突变等遗传操作，最后搜索到最优解；以仿生物学的改进进化策略算法为寻优的理论基础，将同步发电机直轴、交轴解耦和稳态、暂态分开处理作为关键，通过设计参数建立初始可行参数群体，选用高精度改进欧拉法计算同步发电机模型高阶微分方程，进而求出发电机设定的输出变量，最终通过初始种群的重组、突变和选择实现优化过程，辨识出同步发电机参数，具体步骤如下：

(1)先根据要辨识的同步电机的特性，选择适当的同步发电机模型和辨识参数所用的输入输出变量；

(2)再将同步电机参数辨识解耦为直轴参数辨识和交轴参数辨识；并把直轴参数辨识和交轴参数辨识过程分别分解为稳态参数和暂态参数辨识过程；

(3)依据同步电机的设计参数与实际参数空间分布形式具有相似性，以此确定同步电机的初始可行参数群体；

(4)选用高精度改进欧拉法计算同步发电机的输出变量，然后再应用最小二乘法计算衡量个体优劣的适应度；

(5)根据设计参数在空间所处位置，确定进化策略算法中重组、突变中各个系数的取值范围；

(6)根据适应度的大小，选择适应度小的特定群体组成下一代新群体；

(7)判断适应度的最小偏差是否满足给定值，若该条件不满足，重复上述(4)-(6)的计算过程，直到满足给定精度，最终得到同步电机的各个参数。

本实施例对改进进化策略算法进行验证，通过WAMS系统中的PMU实测数据，对华北电网托克托电厂1～4号机组的参数进行辨识，将该辨识结果与设计值分别用于电网运行分析，结果表明该辨识值的有效性和准确性较高。

本实施例的一个实际应用例选取托克托电厂1号机组，其额定容量S_N为670kVA；额定功率因数为0.9；额定电压U_b为22kV；短路比为0.54，电厂机组为隐极机，故选用发电机六阶模型为待辨识的模型，并将d轴与q轴解耦，d轴电气模型为

$\left\{\begin{array}{c}{T}_{d0}^{\′}\·\frac{{\mathrm{dE}}_q^{\′}}{\mathrm{dt}}=E_f-E_q^{\′}-\frac{x_d-x_d^{\′}}{x_d^{\′}-x_d^{\′\′}}(E_q^{\′}-E_q^{\′\′})\\ T_{d0}^{\′\′}\·\frac{{\mathrm{dE}}_q^{\′\′}}{\mathrm{dt}}{E}_q^{\′}-E_q^{\′\′}-(x_d^{\′}-x_d^{\′\′})i_d+T_{d0}^{\′\′}\·\frac{{\mathrm{dE}}_q^{\′}}{\mathrm{dt}}\\ u_q=E_q^{\′\′}-x_d^{\′\′}{i}_d\\ E_f=k\·u_{\mathrm{fd}}\end{array}\right.$

q轴电气模型为

$\left\{\begin{array}{c}{T}_{q0}^{\′}\·\frac{{\mathrm{dE}}_d^{\′}}{\mathrm{dt}}=-E_d^{\′}-\frac{x_q-x_q^{\′}}{x_q^{\′}-x_q^{\′\′}}(E_d^{\′}-E_d^{\′\′})\\ T_{q0}^{\′\′}\·\frac{{\mathrm{dE}}_d^{\′\′}}{\mathrm{dt}}=E_d^{\′}-E_d^{\′\′}+(x_q^{\′}-x_q^{\′\′})i_q+T_{q0}^{\′\′}\·\frac{{\mathrm{dE}}_d^{\′}}{\mathrm{dt}}\\ u_d=E_d^{\′\′}+x_q^{\′\′}{i}_q\end{array}\right.$

其中待辨识的参数包括直轴同步电抗x_d，交轴同步电抗x_q、直轴暂态电抗x_d′、交轴暂态电抗x_q′、直轴次暂态电抗x_d″、交轴次暂态电抗x_q″、时间常数T_d0′、T_d0″、T_q0′、T_q0″。PMU量测数据的时间密度为100帧/秒，PMU能够提供的实测数据包括：励磁电压、励磁电流、定子三相电压(相量)、三相电流(相量)、机端电功率、转速、发电机内电势角度(转子位置)等。

本实施例先依据PMU实测量的情况设定系统的输入变量和输出变量，由最小二乘原理建立辨识参数的目标函数，根据建立的目标函数与参数之间的复杂关系，改进现有的进化策略算法，辨识发电机的实用参数；

设同步发电机的增量状态方程如下(发电机模型已知，α为待辨识量)

$\stackrel{\·}{X}\left(\mathrm{\α}\right)=A\left(\mathrm{\α}\right)X\left(\mathrm{\α}\right)+B\left(\mathrm{\α}\right)U$

Y(α)＝C(α)X(α)+D(α)U

式中：X＝[ΔE′_d ΔE″_d ΔE′_q ΔE″_q]^T为状态向量的增量；

U＝[Δu_d Δu_q Δu_fd]^T为控制量；

Y＝[Δi_d Δi_q]^T为输出量；

α＝[x_d x′_d x″_d T′_d0 T″_d0 x_q x′_q x″_q T′_q0 T″_q0]。

在辨识过程中，系统中实测Y(t)，并可依据系统模型和待辨识的参量

计算

要求二者偏差为最小，可取误差函数为(R为权系数矩阵)

本实施例的算法选用高精度改进欧拉法求解发电机六阶模型对应的微分方程，得到d、q轴发电机输出电流。与传统寻优方法不同，进化算法就是借用生物进化的规律，通过繁殖、竞争、再繁殖、再竞争，实现优胜劣汰，一步一步的逼近问题的最优解。

初始群体的产生：进化策略中初始群体由μ个个体组成，每个个体(X，σ)内又可以包含门个x_i，σ_i分量，产生初始个体的方法是随机产生，本课题依据待辨识参数的设计值给出初始群体的可行域。

适应度计算：适应度是衡量个体优劣的尺度，由于进化策略采用十进制的实数描述问题，因此，适应度的计算更加直观、简便，本发明取系统中实测输出量和依据系统模型和待辨识参量计算出的输出量二者偏差为适应度。

重组：进化策略的重组算子相当于遗传算法的交换，它们都是以两个父代个体为基础进行信息交换；先随机选取两个父代个体如式，然后将父代个体各分量的平均值作为子代新个体的分量，构成新个体为：

$\begin{array}{c}(X,\mathrm{\σ})=((x_1^1+x_1^2)/2,(x_2^1+x_2^2)/2,...,(x_n^1+x_n^2)/2),\\ (({\mathrm{\σ}}_1^1+{\mathrm{\σ}}_1^2)/2,({\mathrm{\σ}}_2^1+{\mathrm{\σ}}_2^2)/2,...,({\mathrm{\σ}}_n^1+{\mathrm{\σ}}_n^2)/2))\end{array}$

这时新个体的各个分量兼容两个父代个体的信息。

突变：进化策略的突变是在旧个体的基础上添加一个随机量，从而形成新个体。

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\σ}}_i^{\′}={\mathrm{\σ}}_i\·\exp ({\mathrm{\τ}}^{\′}\·N\left(\mathrm{0,1}\right)+\mathrm{\τ}\·N_i\left(\mathrm{0,1}\right))\\ x_i^{\′}=x_i+{\mathrm{\σ}}_i\·N_i(0,1)\end{array}\right.$

式中τ′——全局步长系数

    τ——局部步长系数

进化策略进行突变时，系数的确定非常重要，它常常决定问题的收敛性。

选择与终止：进化策略中的选择体现达尔文的“物竞天择、适者生存”的原则，进化策略中的选择是确定型操作，它严格按照适应度的大小，将劣质个体完全淘汰；进化策略经过多次的迭代进化，算法逐渐收敛；本实施例中进化终止判据选择为规定迭代次数。

本实施例依据托克托电厂一号机组2010年4月16日9时49分19秒至21秒数据d轴辨识结果和电流对比如表1：

表1托为克托电厂一号机组d轴参数辨识结果

参数	K	Xd(p.u)	Xd′(p.u)	Xd″(p.u)	Td0′(s)	Td0″(s)
							出厂值	84.69	1.80	0.220	0.190	8.20	0.037
辨识值	73.44	1.24	0.297	0.124	9.21	0.026

依据托克托电厂一号机组2010年4月16日9时49分19秒至21秒数据q轴辨识结果和电流对比如表2：

表2为托克托电厂一号机组q轴参数辨识结果

参数

Xq(p.u)

Xq′(p.u)

Xq″(p.u)

Tq0′(s)

Tq0″(s)

设计值	1.80	0.380	0.190	1.00	0.090
						辨识值	1.24	0.247	0.204	1.35	0.103

Claims (2)

1.一种同步发电机参数的辨识方法，其特征在于利用WAMS系统中的PMU实测数据，遵从生存竞争和优胜劣汰的运行原则，从一组随机生成的初始发电机参数群体出发，经过初始群体产生、适应度计算、重组、突变和选择与终止操作搜索到最优解；以仿生物学的改进进化策略算法为寻优理论基础，将同步发电机直轴、交轴解耦和稳态、暂态分开处理，通过设计参数建立初始可行参数群体，选用高精度改进欧拉法计算同步发电机模型高阶微分方程，进而求出发电机设定的输出变量，最终通过初始种群的重组、突变和选择实现优化过程，辨识出同步发电机参数，具体包括以下步骤：

a.先根据要辨识的同步发电机的特性，选择适当的同步发电机模型和辨识参数所用的输入输出变量；

b.再将同步发电机参数辨识解耦为直轴参数辨识和交轴参数辨识；并把直轴参数辨识和交轴参数辨识过程分别分解为稳态参数和暂态参数辨识过程；

c.根据同步发电机的设计参数与实际参数空间分布形式具有相似性，以此确定同步发电机的初始可行参数群体；

d.选用高精度改进欧拉法计算同步发电机的输出变量，然后再应用最小二乘法计算衡量个体优劣的适应度；

e.根据设计参数在空间所处位置，确定进化策略算法中重组、突变中各个系数的取值范围；

f.根据适应度的大小，选择适应度小的特定群体组成下一代新群体；

g.判断适应度的最小偏差是否满足给定值，若该条件不满足，重复上述d-e的计算过程，直到满足给定精度，最终得到同步发电机的各个参数。

2.根据权利要求1所述的同步发电机参数的辨识方法，其特征在于涉及的同步发电机的转子为隐极结构形式时，其直轴和交轴参数相同；同步发电机的转子为凸极结构形式时，其直轴和交轴参数不同。