[发明专利]适用于在线同步发电机参数辨识的参数可辨识性分析方法

摘要

本发明公开了一种适用于在线同步发电机参数辨识的参数可辨识性分析方法。本发明利用参数对同步发电机在线参数辨识的输出状态的灵敏度构建相对海森矩阵，通过利用相对海森矩阵分析参数对辨识目标的影响来评估参数的可辨识性，并能根据参数的辨识性对不可辨识参数进行排序，克服了传统同步发电机参数可辨识性分析的不足。本发明只用计算一次参数对输出的灵敏度，重复利用灵敏度信息，便可快速、便捷的分析参数可辨识性，可以直接应用于在线同步发电机参数辨识领域，可提升在线参数辨识结果的准确性。

主权项

1.适用于在线同步发电机参数辨识的参数可辨识性分析方法，其包括如下步骤：第一步：电网发生扰动激励同步发电机时，利用发电厂厂站端数据采集和监测系统，采集发电机自身以及和发电机控制系统相连的状态变量数据，利用混合仿真理论将采集的数据划分为输入数据u和输出数据y_m；第二步：构建输入数据u以及由发电机标称参数构成的参数向量θ下的微分代数方程组F(u,θ)来表征发电机的动态行为以及输出行为；第三步：对发电机参数向量中的每一个参数都构建灵敏度方程，如参数向量θ中的第i个参数，对应的灵敏度方程为S_i(u,θ)；第四步：利用梯形面积公式对灵敏度方程S_i(u,θ)进行求解，其中i＝1,2,...n_p，n_p为发电机参数向量θ的总个数，得到输出数据y_m对参数的灵敏度sy_i，i＝1,2,...n_p；第五步：设置可辨识参数和不可辨识参数指标集合I＝{1,2,...,n_p}和表示集合U为空集；第六步：计算加权最小二乘对应集合所有可辨识参数的相对海森矩阵H，并计算其最小特征值λ₀和最小特征值对应的特征向量v₀；第七步：设定一个容许值，如果最小特征值小于容许值，则存在不可辨识参数，根据不可辨识参数选择依据C进行不可辨识参数的选择，并将该参数从可辨识参数指标集合I移入不可辨识参数指标集合U，然后回到第六步；第八步：如果最小特征值大于容许值，则不存在不可辨识参数，根据可辨识参数和不可辨识参数指标集合得到可辨识参数和不可辨识参数，并且不可辨识参数移入不可辨识参数指标集合U的顺序也为参数不可辨识性从大到小的排列顺序；所述的第七步中，不可辨识参数依据C如下：其中，v_0,d表示特征向量v₀的第d个元素，k则表示特征向量v₀中最大元素的位置，该位置对应的参数即为不可辨识参数，d的取值范围为1到n_p。