一种同步发电机励磁系统参数辨识方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种系统参数辨识方法，尤其涉及一种发电机励磁系统参数辨识方 法。
【背景技术】
[0002] 同步发电机励磁系统是指向同步发电机提供励磁的所有部件的总和。励磁系统对 于电力系统的电压控制与稳定运行起着十分重要的作用，因此，建立励磁系统的模型并进 行精确的参数辨识是很有必要的。一方面，通过现场试验得到励磁系统对外部扰动的动态 响应结果，利用自动控制原理的相关知识计算出上升时间、超调量、调节时间等阶跃响应指 标，可以对励磁系统的工作性能进行考核与评估，进而为优化励磁系统的参数提供基础;另 一方面，上级调度机构利用辨识得到的励磁系统数据，代入电网进行电力系统问题的仿真 计算，可以监测电力系统运行状态并预测电力系统运行性能，从而为电网规划和调度提供 依据。因此，对现场运行的励磁系统进行辨识试验，根据现场采集的数据进行励磁系统参数 辨识是一项非常重要的工作。
[0003] 目前对励磁系统的结构研究已较为完善，在电力系统分析中可以列出模型结构， 只是不清楚模型中的具体参数，即励磁系统参数辨识属于典型的"灰箱"问题。一般来讲，励 磁系统参数辨识的步骤如下:首先，在停机的状态下，给待辨识的真实励磁系统施加人为的 阶跃信号进行现场试验，获取真实励磁系统的相应数据;然后，根据待辨识的真实励磁系统 结构来进行仿真模型的搭建;最后，利用所述真实励磁系统的相应数据，应用系统辨识的基 本原理，获取模型参数来估计真实系统的等效模型。在参数辨识工作结束后，还应对仿真模 型进行参数校核与误差分析，仿真计算结果与实际试验结果的误差需在DL/T1167-2012《同 步发电机励磁系统建模导则》（以下简称《导则》)规定的允许范围内。
[0004] 有关参数辨识理论的研究已较为深入，但这些理论较为复杂，目前还没有大范围 应用在生产实际中。在实际励磁系统参数辨识工作中，传统人工辨识方法的做法是:选定一 组系统参数，其仿真数据输出结果与实际试验结果的误差在标准允许的范围之内，即认为 该组参数可以代表机组励磁系统实际参数。这种参数辨识方法比较简单且易操作，在很长 一段时间内得到了广泛的应用。
[0005]但是传统人工辨识方法存在着一定的缺陷。一方面，从给定待辨识参数初值到根 据仿真结果进行参数调整的过程主要根据工作人员的技术经验，对资深专家的依赖性较 强，缺乏经验的新员工很难根据仿真输出结果判断应该增加或减小哪个参数;另一方面，当 一组参数调整到输出符合标准规定的误差时，即认为该组参数已能代表机组励磁系统的实 际参数，但该组参数只是参数解集簇中的一个解，该解不一定是最优解，可能存在另一组参 数可以使仿真误差更小。如何在参数解集簇中找到最优解，是一个需要解决的问题。
[0006]系统辨识的实质为数据拟合的优化，其原理如图1所示。其中，Mr为待辨识系统真 实模型,M1为待辨识系统仿真模型。撕和此在相同的激励信号X的作用下，分别产生真实输出 信号Yr和仿真输出信号￥:，这两者之间误差为e。规定等价标准J，参数辨识就是通过特定的 辨识算法的计算，修正模型参数Θ，使误差e小于等价标准J，0即可认为是模型的真实参数。 在满足等价标准J的所有Θ簇中，使误差e最小的模型参数Qe3是参数辨识的最优解。如何快速 准确地找到最优解是参数辨识理论的主要内容。
[0007] 根据辨识理论，辨识算法可分为经典传统辨识算法和现代智能辨识算法两类。经 典辨识算法又分为时域辨识算法与频域辨识算法两大类。时域辨识算法包括最小二乘法、 状态滤波法、矩形脉冲函数法、分段线性多项式函数法等;频域辨识算法包括快速傅里叶变 换法、频率响应法等；智能辨识算法包括粒子群算法、遗传算法、神经网络算法、禁忌算法 等。总体来说，智能辨识算法在速度和精度两方面对经典辨识算法进行了不同程度的改进， 但是速度和精度两方面本身是矛盾的，若要追求高精度必然要牺牲速度为代价，因此需要 对算法进行优化，在可接受的精度范围内尽量提高辨识速度。
【发明内容】
[0008] 本发明的目的在于提供一种同步发电机励磁系统参数辨识方法，其能够在同步发 电机励磁系统的参数解集簇中找到最优解，并且在可接受的精度范围内尽量提高辨识速 度。
[0009] 为了实现上述目的，本发明提出了一种同步发电机励磁系统参数辨识方法，该方 法用于输出同步发电机励磁系统的参数Θ的最优解，包括步骤:构建所述同步发电机励磁系 统的励磁系统仿真模型M 1;确定等价标准J;对所述同步发电机励磁系统以信号X作为扰动 信号进行扰动试验，获取各真实响应指标YRi ;还包括步骤:确定各真实响应指标YRi对应的 权重Wi，其中Σ1 = 1;以及
[0010] S1、对所述参数Θ的值进行选取，将该参数Θ的值代入所述励磁系统仿真模型M1，并 对该励磁系统仿真模型此以所述信号X作为扰动信号进行扰动试验，获取各仿真响应指标 Yii;
[0011] S2、计算各仿真响应指标Yii与各真实响应指标YRi之间的误差ei，若该误差ei满足 等价标准J，则进入步骤S3，否则返回步骤Sl;
[0012] S3、基于所述权重Wi计算所述误差ei的加权值ew，其中ew= Σθ? · Wi;若该ew为最小 值ew min，则进入步骤S4，否则返回步骤SI;
[0013] S4、将所述参数Θ的值作为最优解输出；
[0014]其中，各真实响应指标YRi与各仿真响应指标Yn的数量均为N，i = l，2……N。
[0015] 本发明所述的同步发电机励磁系统参数辨识方法的构思是，利用导则约束和最优 解约束两步判定来寻找参数Θ的最优解;其中，导则约束用于使误差&保持在可接受的精度 范围内；最优解约束用于提高辨识速度。
[0016] 具体来说，所述导则约束反映在步骤S2中，即用《导则》中的等价标准J来约束误差 W，使之保持在可接受的精度范围内，从而平衡了精度和速度，优化了算法;所述最优解约 束反映在步骤S3中，即用加权法将N个误差 ei统一用单个加权值ew进行衡量，从而简化了算 法，提高了辨识速度，同时也方便了根据对各误差&重要度的要求的不同而对其赋予相应 的不同的权重W 1，从而很好地满足了用户的实际需求。
[0017] 在描述进一步的技术方案前，下面对本发明涉及的概念和原理再作一些补充以帮 助理解本发明。
[0018] 关于最优解概念：
[0019] 目前通常通过对比仿真模型与实际模型的阶跃响应指标来进行励磁系统的参数 辨识工作。根据自动控制原理的有关知识，阶跃响应指标主要包括上升时间、超调量、调节 时间、稳定时间、振荡次数等。根据《导则》，其中上升时间、超调量、调节时间这三项是必须 校核的项目，稳定时间和振荡次数是可选校核项目。在所述三个必须校核指标中，上升时间 反映系统响应初始阶段的快慢，超调量反映系统响应过程的平稳性，稳定时间反映过渡过 程持续时间，从总体上反映了系统的快速性。由此可见，这三个指标分别从不同角度对阶跃 响应进行了评价。励磁系统阶跃响应的这三项指标在电力系统调节中也有着不同的意义， 在电力系统发生扰动时，上升时间小的励磁系统能较早感知并采取调整措施，超调量小的 励磁系统能进行平稳调节以免对电网造成二次扰动，调节时间小的励磁系统则能尽快完成 励磁调节过程。在进行电力系统调度时，某个指标的仿真值越准确，电网整体调节效果越会 偏向相应指标。因此，当追求不同调节效果时，系统参数的最优解也必然不同。统计学认为， 在计算若干个数量的平均数等指标时，为了考虑到每个数量在总量中所具有的重要性不同 可以给予