[发明专利]一种基于多数据集合的并行同步发电机在线参数辨识方法

摘要

本发明公开了一种基于多数据集合的并行同步发电机在线参数辨识方法。本发明通过构建多数据集合的离散动态方程来表征发电机的动态过程并确定离散参数辨识目标，通过计算各个数据集合的离散动态方程和离散辨识目标对参数的雅克比矩阵和海森矩阵进行发电机参数在线辨识，该方法无需额外现场试验，保护发电机设备，并具有较高的参数辨识精度，克服了传统发电机参数在线辨识不准的缺点。本发明挖掘多数据集合参数辨识中的松耦合关系，将不同数据集的计算能有效地部署在不同计算单元上，实现多数据集合的并计算，极大的提高计算效率，可以用于电力系统动态建模等领域。

主权项

1.一种基于多数据集合的并行同步发电机在线参数辨识方法，其包括如下步骤：第一步：当电网发生扰动时，利用发电厂的同步发电机在线监测系统对电网扰动前后发电机机端电压、机端电流、机端有功功率、无功功率和励磁电压信号进行采集，并作为扰动信号存入数据库；第二步：将当前采集的扰动信号数据集合和历史电网发生的多次扰动信号数据集合中的机端电压信号和励磁电压信号划分为输入信号ui，其他的信号则划分为输出信号ymi，其中下标i表示第i个数据集合，i＝1,2,...nc，nc表示数据集合的总数；第三步：根据第i个数据集合的输入信号u_i和同步发电机参数变量θ，构建第i个数据集合下的微分代数方程组D_i(u_i,θ)来表征相应扰动下发电机动态过程和输出状态；根据第i个数据集合的输出信号y_mi构建参数辨识目标第四步：利用梯形公式对微分代数方程组D_i(u_i,θ)和辨识目标进行离散化处理，离散化后的非线性方程组用和Ψ_i描述，其中i＝1,2,...n_c，表示离散化后的输入信号，同时初始化数据集变量s_i和参数变量θ使非线性方程组成立；第五步：计算不同数据集合下的数据集变量s_i和参数变量θ对目标函数Ψ_i和非线性方程组的雅克比矩阵L_i和J_i，以及扩展海森矩阵i＝1,2,...n_c，不同数据集合的数据计算在独立的计算处理单元上进行；第六步：将不同数据集合下的雅克比矩阵L_i和J_i，以及扩展海森矩阵汇总，并通过计算过程P1计算参数变量的更新量Δθ以及计算过程P2计算数据集变量的更新量Δs_i；第七步：如果参数变量的更新量Δθ小于容许范围，则算法收敛，输出辨识结果；否则算法不收敛，对数据集变量si和参数变量θ更新，即分别加上数据集变量的更新量Δsi和参数变量的更新量Δθ，然后返回第五步；所述的第六步中，计算过程P1具有如下形式：Δθ＝A‑1b其中，下标i表示第i个数据集合，i＝1,2,...n_c，n_c表示数据集合的总数，C表示离散化非线性函数表征发电机动态特性和输出特性的离散化非线性函数，Ψ离散化目标函数，s表示数据集变量，θ表示参数变量，H_θθ表示离散化非线性函数C只对参数变量的海森矩阵，H_θi表示离散化非线性函数C对参数变量和数据集变量的海森矩阵，H表示离散化非线性函数C只对数据集变量的海森矩阵与离散化目标函数Ψ只对数据集变量的海森矩阵加和，λ_i表示C_i对应的拉格朗日乘子，‑1表示矩阵求逆，表示偏导数算子，T表示矩阵转置；所述的第六步中，计算过程P2具有如下形式：其中，下标i表示第i个数据集合，i＝1,2,...n_c，C表示离散化非线性函数表征发电机动态特性和输出特性的离散化非线性函数，s表示数据集变量，θ表示参数变量，Δθ表示参数变量的更新量，‑1表示矩阵求逆，表示偏导数算子。