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基于靈敏度分析的中小水電機群動態(tài)等值方法研究

發(fā)布時間:2018-06-21 01:00

  本文選題:參數(shù)靈敏度 + 動態(tài)等值 ; 參考:《華中科技大學(xué)》2015年碩士論文


【摘要】:隨著我國水電開發(fā)腳步加速,中小水電機群越來越多,其影響不可忽視。由于其機組數(shù)量眾多、分布廣泛、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,在對電網(wǎng)進行仿真時,迫切需要對其進行動態(tài)等值,便于對電力系統(tǒng)進行分析。目前,對動態(tài)等值的分析方法主要有同調(diào)等值法、參數(shù)辨識法。同調(diào)等值法需要知道外部系統(tǒng)全部參數(shù),理論基礎(chǔ)較為雄厚,在工程中應(yīng)用的時間較長,有具有豐富的理論研究基礎(chǔ)和實際應(yīng)用經(jīng)驗。然而在電力系統(tǒng)規(guī)模越來越大、結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜的當(dāng)下,對電力系統(tǒng)提出了在線等值的要求,同調(diào)等值法難以完成。于是參數(shù)辨識法以其實時性的優(yōu)勢越來越受歡迎,在動態(tài)等值中應(yīng)用越來越廣泛。另外,參數(shù)靈敏度在動態(tài)等值中有廣泛應(yīng)用,對系統(tǒng)動態(tài)特征分析有很大幫助。本文首先對同調(diào)等值法進行了介紹,對其具體方法步驟進行了詳細(xì)的研究,并采用具體算例進行等值計算,得到理想的等值結(jié)果;其次,概述了參數(shù)辨識方法,對等值模型、智能優(yōu)化算法進行了詳細(xì)的闡述。隨后,對軌跡靈敏度、特征根靈敏度進行了重點研究,從參數(shù)靈敏度的角度出發(fā)分析了參數(shù)可辨識性,為參數(shù)可辨識性分析提供了一種新途徑。綜合同調(diào)等值法與參數(shù)辨識法,本文提出了基于靈敏度分析的動態(tài)等值改進方法,通過靈敏度判斷參數(shù)辨識的難易度,以此將待辨識參數(shù)加以區(qū)分,進而辨識出易于辨識的參數(shù),而其他參數(shù)采用同調(diào)等值的結(jié)果。最后通過實際算例的仿真研究,驗證了此方法的可行性和有效性。
[Abstract]:With the acceleration of hydropower development in China, there are more and more small and medium hydropower clusters, which can not be ignored. Because of the large number of units, widespread distribution and complex network structure, the dynamic equivalence of the power system is urgently needed in the simulation of the power grid to facilitate the analysis of the power system. At present, the analysis methods for dynamic equivalence are mainly the same It is necessary to know all the parameters of the external system. The method of homology equivalence needs to know all the parameters of the external system. The theoretical basis is relatively strong, the time of application in the project is longer, and it has rich theoretical research foundation and practical application experience. However, the power system is becoming more and more complex and the power system is becoming more and more large and the structure is more and more complex. It is difficult to complete the equivalence method. Therefore, the parameter identification method is becoming more and more popular with the advantages of its real time, and is widely used in the dynamic equivalence. In addition, the parameter sensitivity is widely used in the dynamic equivalence. It is very helpful to the dynamic characteristic analysis of the system. The specific method steps are studied in detail, and a specific example is used to calculate the equivalent value, and the ideal results are obtained. Secondly, the parameter identification method, the peer-to-peer model and the intelligent optimization algorithm are described in detail. Then, the trajectory sensitivity and the characteristic root sensitivity are focused on, from the angle of the parameter sensitivity. The identifiability of parameters is analyzed. A new approach for parameter identifiability analysis is provided. A dynamic equivalence method based on sensitivity analysis is proposed. The sensitivity analysis is used to judge the difficulty of parameter identification by sensitivity. The identification parameters are distinguished and identified easily. The parameters of knowledge are used, while the other parameters are based on the result of homology equivalence. Finally, the feasibility and effectiveness of the method are verified through the simulation study of practical examples.
【學(xué)位授予單位】:華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TV742;TV734

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本文編號:2046454

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