【技术实现步骤摘要】
一种电解铝负荷静态电压分析参数模型辨识方法及系统
[0001]本专利技术涉及电解铝负荷的参数模型辨识
，尤其涉及一种电解铝负荷静态电压分析参数模型辨识方法及系统。
技术介绍
[0002]随着用电负荷的增长，电力系统的运行越来越接近极限状态，从而增加了发生电压失稳的风险。国内外发生的多次电压失稳事故造成了巨大的经济损失和社会影响，使电压稳定问题引起了电力系统研究人员的广泛关注。研究电网的静态电压稳定性可以为调度人员提供系统发生电压失稳的薄弱节点、薄弱区域和电网的静态电压稳定裕度等信息，提前制定防止系统发生电压失稳的控制策略，因此对静态电压稳定相关问题的研究必须给予高度重视。
[0003]目前的电解铝负荷静态电压分析模型没有统一的标准，并且这些已经存在的模型准确性不达标，因此目前缺少一种可以贴切不同电解铝负荷来设计模型的方法，另外辨识技术可用来修正理论模型，使得控制算法更有效果，避免仿真效果好。为了得到具有较高可靠信度的电解铝负荷静态电压分析模型，需要对模型中的不同参数进行辨识。而目前还未见运用电解铝负荷实际运行数...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
其中，S
L0
为任意秩为k的奇异组合矩阵，k为矩阵的秩，且k<n。5.如权利要求4所述的电解铝负荷静态电压分析参数模型辨识方法，其特征在于：所述采用BP神经网络方法对参数辨识后电解铝负荷静态电压分析模型进行验证包括，根据电解铝负荷正常工况下接入电网时产生的历史参数数据以及待辨识参数，建立数据样本集，对所述数据样本集进行分类，选取训练集与测试集，所述测试集至少为所述数据样本集的30％；训练电解铝负荷参数预测模型，并对所述电解铝负荷参数预测模型进行准确率检测，当准确率的值达到95％时，输出此训练模型。6.如权利要求5所述的电解铝负荷静态电压分析参数模型辨识方法，其特征在于：所述采用BP神经网络方法对参数辨识后电解铝负荷静态电压分析模型进行验证还包括，设计验证目标函数，所述验证目标函数为：其中，d为待辨识参数，α
d
为待辨识参数为d时的权重，C为测量数据，S为参数辨识后电解铝负荷静态电压分析模型仿真数据，B
p
为电解铝负荷参数预测模型预测数据。7.如权利要求6所述的电解铝负荷静态电压分析参数模型辨识方法，其特征在于：所述采用BP神经网络方法对参数辨识后电解铝负荷静态电压分析模型进行验证还包括，若验证目标函数值小于0.08，则判定参数辨识后电解铝负荷静态电压分析模型满足设计需求；若验证目标函数值大于0.08且...
【专利技术属性】
技术研发人员：李玲芳，孙鹏，段平生，陈义宣，陈姝敏，司大军，吴琛，游广增，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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