网络结构已知的有源线性网络的参数辨识方法
【专利摘要】本发明提供了一种网络结构已知的有源线性网络的参数辨识方法，其包括分析所述有源线性网络各参数的灵敏度，将各参数划分为高灵敏度参数和低灵敏度参数，采用全局辨识的方式辨识所述有源线性网络的各参数，其中高灵敏参数在此步骤得到的值为最终值，根据所述得到的高灵敏度参数的值，并对所述有源线性网络增加网络约束，辨识所述有源线性网络中的低灵敏度参数，本发明实施例，采用分步辨识策略，可以准确、有效的辨识有源线性网络的参数，尤其是有源线性网络中具有多值性的参数，并且所得参数能够贴切的反应电力系统的真实情况，准确表征电力系统的动态特性。
【专利说明】网络结构已知的有源线性网络的参数辨识方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电力【技术领域】，尤其涉及一种网络结构已知的有源线性网络的参数辨识方法。
【背景技术】
[0002]在电力【技术领域】，采用电力系统动态等值技术分析电力系统的运行状态是目前研究的热点方向，这其中的关键点是建立精确、简单的动态等值模型。
[0003]目前，动态等值的同调等值法和模式等值法大都用于离线分析，而在线动态安全分析常需要对外部系统作在线的动态等值，这时需要采用辨识等值方法:先确定系统等值模型，模型参数通过辨识获得。现有的电网动态等值参数通常依据电网安装的PMU(Precision Measurement Unit,精密测量单元)采集的电压电流向量及有功无功进行辨识。具体的，按照采集数据的运行时刻个数进行分类，辨识等值法主要有以下二大类。
[0004]一类为依据多个运行时刻关口采集的电压电流向量及有功无功进行辨识。此类适用于多个运行时刻的等值系统内部参数不变，仅等值系统外部发生变化的情况。其中，多个运行时刻之间时间差越短，等值系统内部参数不变的几率越大，但等值系统外部变化可能很小，其求解逆矩阵病态，参数辨识不稳定；多个运行时刻之间时间差越大，等值系统内部参数变化的几率就越大，有可能不满足方法的辨识基础。
[0005]另一类为依据一个运行时刻关口采集的同步动态信息进行辨识。基于一个运行时刻数据的方法没有假设前提，不受系统内部参数变化的影响，所需采集的信息量较少，辨识的准确度较高。在电网中高电压、大电流的背景下，出现几率最大的诸如负荷的投切、断路器的开断闭合等系列系统内部结构变化，会在等值网络端口产生动态信息，利用动态信号辨识电网动态线性等值模型参数具有一定的可行性。
[0006]但是，目前的电网动态线性等值模型比较简单，难以完整考虑系统动态元件的影响，不能准确表征电网的动态特性，为了保证等值的适应性和有效性，必须提高等值模型精度，但是精确的等值模型不可避免的增多了辨识参数，不仅使得辨识方法十分复杂、辨识效率低，而且影响辨识过程的稳定性和结果的准确性，并且容易造成有的参数具有多值性，进一步加大辨识难度，而现有中处理参数多值性问题时，主要通过设定为典型值或处以特殊的惩罚函数约束其为某典型值等手段，但尚无法准确辨识出多值性参数。
【发明内容】
[0007]有鉴于此，本发明提供了一种网络结构已知的有源线性网络的参数辨识方法，可以准确、有效的辨识有源线性网络的参数，尤其是有源线性网络中具有多值性的参数，并且所得参数能够贴切的反应电力系统的真实情况，准确表征电力系统的动态特性。
[0008]本发明提供一种参数辨识方法，用于对网络结构已知的有源线性网络的参数进行辨识，包括:
[0009]分析所述有源线性网络各参数的灵敏度，将各参数划分为高灵敏度参数和低灵敏度参数；
[0010]采用全局辨识的方式辨识所述有源线性网络的各参数，其中高灵敏参数在此步骤得到的值为最终值；
[0011]根据所述得到的高灵敏度参数的值，并对所述有源线性网络增加网络约束，辨识所述有源线性网络中的低灵敏度参数。
[0012]进一步，所述对所述有源线性网络增加网络约束，并根据所述得到的高灵敏度参数的值辨识所述有源线性网络中的低灵敏度参数，包括:
[0013]获取所述有源线性网络存在扰动时，所述有源线性网络的端口的电压扰动信号Λ V’和电流扰动信号Λ i’ ；
[0014]将辨识得到的高灵敏参数的值带入
【权利要求】
1.一种参数辨识方法，用于对网络结构已知的有源线性网络的参数进行辨识，其特征在于:包括: 分析所述有源线性网络各参数的灵敏度，将各参数划分为高灵敏度参数和低灵敏度参数； 采用全局辨识的方式辨识所述有源线性网络的各参数，其中高灵敏参数在此步骤得到的值为最终值； 根据所述得到的高灵敏度参数的值，并对所述有源线性网络增加网络约束，辨识所述有源线性网络中的低灵敏度参数。
2.如权利要求1所述的参数辨识方法，其特征在于:所述根据所述得到的高灵敏度参数的值，对所述有源线性网络增加网络约束，并根据所述得到的高灵敏度参数的值辨识所述有源线性网络中的低灵敏度参数，包括: 获取所述有源线性网络存在扰动时，所述有源线性网络的端口的电压扰动信号Λ V’和电流扰动信号Λ i’ ； 将辨识得到的高灵敏参数的值带
3.如权利要求2所述的参数辨识方法，其特征在于:所述全局辨识的方式为步长加速法。
4.如权利要求2所述的参数辨识方法，其特征在于:所述获取所述电压扰动信号ΛV’和电流扰动信号Λ i’之前，还包括: 采样步骤:对所述有源线性网络的端口的电压和电流进行采样，得到相应的电压数字信号V’和电流数字信号i’ ; 检测步骤:检测所述电压数字信号V’或电流数字信号i’是否存在扰动； 若不存在扰动，则继续执行采样步骤和检测步骤； 若存在扰动，则提取相应的电压扰动信号Δ V’和电流扰动信号Δ i’。
【文档编号】G06F19/00GK103840454SQ201410083789
【公开日】2014年6月4日 申请日期:2014年3月7日 优先权日:2014年3月7日
【发明者】张 林, 罗建, 殷家敏, 王学斌, 吴彬, 秦建波, 欧勇, 石庆均, 贾萌萌, 方群会, 祝渝杰 申请人:国家电网公司, 重庆大学, 国网重庆市电力公司长寿供电分公司