基于参数故障特性的SVG动态参数分段优化辨识方法技术

本发明专利技术公开了一种基于参数故障特性的SVG动态参数分段优化辨识方法。本发明专利技术提出首先根据轨迹灵敏度辨识出主要参数。这种方法可减少参与辨识的参数数目。其次根据参数对于故障特性的影响，选择分段数据分别优化参数，确定参数的大概范围，这样不会因为参数范围设置不对而使得辨识错过实际的参数，选择分段曲线辨识减少了计算量，既可以提高参数辨识速度，又减少了其他参数对仿真结果的影响。然后根据参数范围再全体寻优精确辨识，解决传统算法中经常出现的稳定性较差和难以收敛的问题，减少参数辨识的复杂度，提高对控制器影响较大的参数的辨识精度，提高辨识效率。提高辨识效率。提高辨识效率。

【技术实现步骤摘要】
Conversion,IEEE Transactions on,2006,21(1):257
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264.
[0009][5]代彬,杜钦君,石翔,卢恩庆.基于双闭环控制的SVG系统建模与仿真[J].山东理工大学学报(自然科学版),2013,27(01):54
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58.
[0010][6]李宁宁,王建赜,纪延超,刘一琦,朱勇.STATCOM预测直接功率控制中参数自适应辨识方法[J].电网技术,2015,39(08):2358
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2363.
[0011][7]夏天华,马骏超,黄弘扬,彭琰,肖修林,陈皓,郭瑞鹏.基于RTDS硬件在环测试的SVG控制器参数辨识[J].电力系统保护与控制,2020,48(13):110
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116.
[0012][8]郭强,孙华东,高磊,息梦,聂永辉,宋瑞华.计及风电场随机特性的SVG模型参数智能辨识方法研究[J].中国电机工程学报,2020,40(24):7950
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7958+8232.

技术实现思路

[0013]本专利技术针对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于参数故障特性的SVG动态参数分段优化辨识方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤(1)建立与SVG实测曲线运行环境相同的SVG接入单机无穷大系统的等值数学模型；步骤(2)利用扰动法计算各参数的无功功率轨迹灵敏度、电压轨迹灵敏度以及电流轨迹灵敏度，探究不同观测量下的轨迹灵敏值，设定阈值，筛选出轨迹灵敏度大于设定阈值的参数；步骤(3)分析筛选出的各个参数对于故障特性的影响；步骤(4)根据参数对故障特性的影响，使用网格搜索法对各参数进行分段初步辨识，缩小参数范围；步骤(5)初步辨识后，缩小参数范围，使用粒子群算法对参数进行精确辨识，得到最优参数辨识结果。2.根据权利要求1所述的基于参数故障特性的SVG动态参数分段优化辨识方法，其特征在于：分析筛选出的各个参数对于故障特性的影响，具体为：分别针对参加辨识的每个参数，确定参数上下限及步长，参数从下限开始，每次按固定步长增加，直至上限，记录每一次参数增加时，输出无功功率曲线和电流曲线的变化，对比各无功曲线和电流曲线在参数变化时的变化情况，观察每个参数主要影响的是曲线哪一个分段，探究各个参数对故障特性的影响，确定分别使用仿真结果曲线的哪一段值来辨识各参数；通过分析参数对故障特性的影响，有针对性的取出曲线的某段进行参数辨识，提高辨识精度。3.根据权利要求1所述的基于参数故障特性的SVG动态参数分段优化辨识方法，其特征在于：所述的使用网格搜索法，具体为：将各个参数可能的取值进行排列组合，列出所有可能的组合结果生成“网格”，然后对各组合进行表现评估，找到最佳参数组合；采用网格搜索的方法，确定参数范围及步长后，计算选定参数在不同取值时仿真曲线与实测曲线的分段曲线误差，能够使得计算误差最小的参数值即是初步辨识结果，通过初步辨识结果得到精确辨识的参数范围。4.根据权利要求1所述的基于参数故障特性的S...

【专利技术属性】
技术研发人员：高慧敏，赵嘉敏，钟毅，罗平，吴晨曦，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：