作者:
岳陈熙
关键词:
同步发电机；参数辨识；GPS-PMU；OLFR；抛载试验
摘要:
准确的同步发电机参数对于电力系统稳定分析、短路计算具有十分重要的意义。本文以GPS—PMU作为同步发电机参数辨识研究平台，以同步发电机综合稳定模型为研究对象，主要研究了以下问题： (1)分析了几种功角测量方法，认为利用转速信号测量得到的功角可以用于同步发电机参数辨识。阐述了基于GPS—PMU的同步发电机时域参数辨识原理，推导了GPS—PMU量测数据和用于辨识的数据之间的转换公式，给出了参数辨识流程图，仿真算例表明利用GPS—PMU量测数据可以进行同步发电机参数辨识。 (2)研究了OLFR方法的可辨识性问题。证明了对于q轴参数，采用OLFR法可以唯一辨识，而对于d轴参数，只能唯一辨识X_d和X″_d，而X′_d，T′_(d0)，T″_(d0)，的可辨识性问题比较复杂，要视具体情况而定。 (3)比较了OLFR方法和时域辨识法。对于稳态参数，两种方法都具有很高精度；对于q轴瞬态参数，OLFR法辨识效果要优于时域辨识；而对于d轴参数，采用时域辨识得到的参数精度高于OLFR方法。总体说来，采用OLFR方法，50Hz的采样频率难以满足d轴次暂态参数的辨识的要求；当频域信息丰富时也可以采用OLFR方法，但应注意可辨识性问题。 (4)提出了一种基于功角可测的改进同步发电机抛载试验。论证了在功角可测的条件下，将发电机励磁电流、端口电压、转速作为量测量，可以利用一次任意轴抛载试验辨识全部d、q轴参数。 (5)综合比较了本文所有仿真辨识结果。对于稳态参数而言，所有辨识结果都具有很高精度。对于瞬态参数，就扰动方式而言，抛载法辨识得到的参数精度最高，励磁电压阶跃扰动方式次之，外部扰动方式辨识得到的参数精度最低；而对于辨识方法而言，总体来说时域法优于频域法，但也不排除在频域信息丰富时OLFR法精度更高。总之，对于同步发电机参数辨识，扰动方式的选择和辨识方法的选择同样重要。
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