基于电网动态特性的发电机主导参数辨识方法

为提高发电机动态参数辨识的准确性,提出一种基于电网动态特性的发电机主导参数辨识方法。首先,根据实测量对发电机进行解耦,构建了包含动态参数的同步发电机的离散非线性状态空间模型,据此给出了参数核平滑算法(kernel smoothing,KS)和祖先采样粒子吉布斯算法(particle Gibbs with ancestor sampling,PGAS),并将两种算法结合得到KS-PGAS算法;然后,基于Morris筛选方法,使用灵敏度因子判别动态参数变化对输出的影响程度,并筛选出第一摆最大功率与阻尼比两个特征量相对应的主导参数;最后,使用KS-PGAS算法先对第一摆最大功率对应的主导参数修正,再利用修正后的主导参数对阻尼比对应的主导参数进行修正。仿真结果证明了所提算法的有效性和优越性。