基于參數(shù)辨識的含風電輸電線路故障測距的研究

【摘要】：參數(shù)辨識已成為控制科學與工程學科一門備受關注的分支,它的應用也已遍及包括電力系統(tǒng)、農(nóng)林系統(tǒng)、生物系統(tǒng)、醫(yī)藥系統(tǒng)和經(jīng)濟系統(tǒng),甚至社會系統(tǒng)等許多領域。本文主要是將參數(shù)辨識原理應用在含風電的電力系統(tǒng)中,主要是基于參數(shù)辨識的原理對含風電的輸電線路故障測距進行了研究。主要內(nèi)容如下:詳細研究了電力系統(tǒng)參數(shù)辨識的原理及算法,并選用改進的遺傳算法對參數(shù)進行辨識,將“參數(shù)估計”問題轉(zhuǎn)化為“參數(shù)尋優(yōu)”問題。參數(shù)辨識算法應用中的已知數(shù)據(jù)均為工頻量,但電力系統(tǒng)故障時常會出現(xiàn)n次諧波,因此為了濾除諧波以及避免算法應用過程中微分方程求導用差分近似所帶來的截斷誤差,采取了改進的傅立葉算法進行數(shù)字信號處理。參數(shù)辨識應用于風電場等值模型參數(shù)的確定上,在經(jīng)容量加權單機等值方法得到雙饋風電場等值模型后,選用風力發(fā)電機的三階數(shù)學模型,并對等值后模型的可辨識性進行驗證。然后在參數(shù)可辨識的情況下,以求解定子電壓的誤差值作為目標函數(shù),其中的約束條件由罰函數(shù)法進行處理,將罰函數(shù)法與改進的遺傳算法進行組合辨識,在一定的范圍內(nèi)搜索得到最優(yōu)解,辨識得到雙饋風電場等值模型參數(shù)。序分量有著不受系統(tǒng)振蕩影響和負荷變化影響的優(yōu)點,因此基于參數(shù)辨識的思想給出了利用瞬時序分量的故障測距辨識方法。該方法為單端測距,因此受過渡電阻和對端系統(tǒng)阻抗的影響。傳統(tǒng)的輸電線路對端系統(tǒng)阻抗可看成定值,因此可忽略其影響。但是隨著風電場的并入,風電的不確定性造成對端系統(tǒng)阻抗對測距結(jié)果的影響越來越大。為了避免上述影響,本文利用BP(Back-Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡強有力的學習能力對算法得出的初始測距結(jié)果進行補償,進而得到更為精確的解。 【關鍵詞】：參數(shù)辨識 風電場等值模型辨識 故障測距 遺傳算法 罰函數(shù)法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM75
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-19
• 1.1 課題研究的背景及意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 參數(shù)辨識研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 參數(shù)辨識的應用研究現(xiàn)狀13-17
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容17-19
• 第2章 電力系統(tǒng)參數(shù)辨識及數(shù)字信號處理19-29
• 2.1 參數(shù)辨識概述19-21
• 2.1.1 參數(shù)辨識的定義19
• 2.1.2 參數(shù)辨識的原理19-21
• 2.2 參數(shù)辨識算法21-24
• 2.2.1 傳統(tǒng)參數(shù)辨識算法21-22
• 2.2.2 現(xiàn)代參數(shù)辨識算法22-24
• 2.3 數(shù)字信號處理方法24-28
• 2.3.1 半周積分法24-25
• 2.3.2 改進的傅立葉算法25-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第3章 參數(shù)辨識在風電場等值模型參數(shù)確定中的應用29-44
• 3.1 雙饋風電場等值模型29-30
• 3.2 雙饋風力發(fā)電機數(shù)學模型30-33
• 3.2.1 工作原理30-32
• 3.2.2 數(shù)學模型32-33
• 3.3 風電場模型參數(shù)可辨識性分析33-36
• 3.4 辨識算法的確定36-40
• 3.4.1 遺傳算法的改進36-37
• 3.4.2 罰函數(shù)法37-39
• 3.4.3 組合辨識策略39-40
• 3.5 算例分析40-43
• 3.6 本章小結(jié)43-44
• 第4章 基于參數(shù)辨識的單端故障測距算法研究44-61
• 4.1 線路模型44-46
• 4.1.1 集中參數(shù)R-L模型44-45
• 4.1.2 π 型線路模型45
• 4.1.3 分布參數(shù)線路模型45-46
• 4.2 單端故障測距方法概述46-49
• 4.2.1 基于工頻量的阻抗測距方法46-47
• 4.2.2 微分方程法47-49
• 4.3 利用瞬時序分量法的參數(shù)辨識測距方法49-54
• 4.3.1 瞬時序分量的獲取49-51
• 4.3.2 瞬時序分量法的參數(shù)辨識模型51-54
• 4.4 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對初始故障測距結(jié)果補償54-60
• 4.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理54-58
• 4.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的改進58
• 4.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)58-60
• 4.5 本章小結(jié)60-61
• 第5章 參數(shù)辨識在故障測距中的應用61-71
• 5.1 基于參數(shù)辨識的傳統(tǒng)輸電線路故障測距仿真分析61-66
• 5.1.1 輸電線路仿真模型建立61
• 5.1.2 故障仿真波形61-64
• 5.1.3 故障距離計算64-65
• 5.1.4 測距誤差補償65-66
• 5.2 基于參數(shù)辨識的含風電的輸電線路故障測距仿真分析66-70
• 5.2.1 含風電的輸電線路系統(tǒng)圖67
• 5.2.2 故障距離計算67-69
• 5.2.3 測距誤差補償69-70
• 5.3 本章小結(jié)70-71
• 結(jié)論71-73
• 參考文獻73-77
• 附錄77-83
• 攻讀碩士學位期間承擔的科研任務與主要成果83-84
• 致謝84-85
• 作者簡介85

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