[发明专利]一种同步电机瞬态参数动态时变特性辨识方法

说明书

本发明公开了一种同步电机瞬态参数动态时变特性辨识方法，属于同步电机参数辨识领域。包括：在机端电压发生突变的工况下，进行时域有限元仿真，得到不同时间点对应电机转子处于不同位置的电机磁密云图；构建CNN和ELM的神经网络，将电机磁密云图作为输入数据集，电机磁密云图对应的d、q轴的同步电感和各阶开路与短路时间常数作为输出训练集，对神经网络进行训练，生成代理模型；将动态过程中其它时间点对应的电机磁密云图代入代理模型，获得电机d、q轴各瞬态参数值，实现辨识动态过程中同步电机瞬态参数的动态时变特性。本发明通过CNN+ELM模型建立了同步电机二维磁密云图与瞬态参数的关系，实现同步电机时变瞬态参数的快速分析。

技术领域

本发明属于同步电机参数辨识领域，更具体地，涉及一种同步电机瞬态参数动态时变特性辨识方法。

背景技术

同步电机是现代电力系统的发电主要设备，其动态参数，包括各阶瞬态电抗、各阶开路与短路瞬态时间常数，是其动态特性的决定性因素。这些参数的准确辨识对于同步电机的运行分析起到至关重要的作用。

近些年来，随着我国特高压直流工程的迅速发展，交直流混联电网存在的动态无功补偿能力不足的问题日益显露。为解决这一问题国家电网公司与学者们提出以具有优良动态响应能力和高动态无功补偿容量的同步电机作为特高压直流输电线路换流站的动态无功补偿设备，同时也要求电力系统中存在的大型同步发电机也应具备调相功能，参与动态无功的补偿，这无疑提高了对同步电机瞬态参数的考核要求。

同步电机的瞬态过程主要包括次暂态过程和暂态过程，这些过程中电机的电枢与励磁瞬态电流使得电机内部的磁饱和状态一直在改变，进而影响了各瞬态参数的值，如能有效辨识动态过程中瞬态参数的变化趋势，对动态过程中同步电机的励磁控制、保护整定等方面有着重要意义。

针对同步电机瞬态参数的辨识，目前主要的方法是三相突然短路法，静止频域响应法与静止时域响应法。然而，这些方法无法获取瞬态参数在动态过程中的变化规律，仅能获取一套瞬态参数值，对研究诸如大型调相机在内的对动态过程特别关注的同步电机是不利的。在这些起到调相作用，也即进行无功补偿的同步电机可能面对的动态过程中，机端电压的突增和突减过程是着重需要关注的。对这些同步电机瞬态参数动态变化的研究，有利于衡量同步电机次暂态过程可能产生的电流峰值，决定了保护装置的设定；同时，也有助于判断励磁系统何时能介入电机暂态过程，发挥励磁调节作用或进行强行励磁，更好地维持机端电压稳定性。

综上，亟需提出一种切实可行且能保证足够准确度的同步电机瞬态参数动态时变特性的辨识方法。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种同步电机瞬态参数动态时变特性辨识方法，旨在准确辨识动态过程中同步电机瞬态参数的时变特性。

为实现上述目的，本发明一方面提供了一种同步电机瞬态参数动态时变特性辨识方法，包括以下步骤：

(1)在机端电压发生突变的工况下，进行时域有限元仿真，得到不同时间点对应电机转子处于不同位置的电机磁密云图；

(2)构建CNN(Convolution Neural Network)和ELM(Extreme Learning Machine)的神经网络，将电机磁密云图作为输入数据集，电机磁密云图对应的d、q轴的同步电感和各阶开路与短路时间常数作为输出训练集，对神经网络进行训练，生成代理模型；

(3)将动态过程中其它时间点对应的电机磁密云图代入所述代理模型，获得电机d轴与q轴各瞬态参数值，实现辨识动态过程中同步电机瞬态参数的动态时变特性。

具体技术方案如下：

(1)根据电机的电磁结构设计方案，在有限元软件中建立同步电机的电磁瞬态求解模型。