基于参数辨识的含风电输电线路故障测距的研究

【摘要】：参数辨识已成为控制科学与工程学科一门备受关注的分支,它的应用也已遍及包括电力系统、农林系统、生物系统、医药系统和经济系统,甚至社会系统等许多领域。本文主要是将参数辨识原理应用在含风电的电力系统中,主要是基于参数辨识的原理对含风电的输电线路故障测距进行了研究。主要内容如下:详细研究了电力系统参数辨识的原理及算法,并选用改进的遗传算法对参数进行辨识,将“参数估计”问题转化为“参数寻优”问题。参数辨识算法应用中的已知数据均为工频量,但电力系统故障时常会出现n次谐波,因此为了滤除谐波以及避免算法应用过程中微分方程求导用差分近似所带来的截断误差,采取了改进的傅立叶算法进行数字信号处理。参数辨识应用于风电场等值模型参数的确定上,在经容量加权单机等值方法得到双馈风电场等值模型后,选用风力发电机的三阶数学模型,并对等值后模型的可辨识性进行验证。然后在参数可辨识的情况下,以求解定子电压的误差值作为目标函数,其中的约束条件由罚函数法进行处理,将罚函数法与改进的遗传算法进行组合辨识,在一定的范围内搜索得到最优解,辨识得到双馈风电场等值模型参数。序分量有着不受系统振荡影响和负荷变化影响的优点,因此基于参数辨识的思想给出了利用瞬时序分量的故障测距辨识方法。该方法为单端测距,因此受过渡电阻和对端系统阻抗的影响。传统的输电线路对端系统阻抗可看成定值,因此可忽略其影响。但是随着风电场的并入,风电的不确定性造成对端系统阻抗对测距结果的影响越来越大。为了避免上述影响,本文利用BP(Back-Propagation)神经网络强有力的学习能力对算法得出的初始测距结果进行补偿,进而得到更为精确的解。 【关键词】：参数辨识 风电场等值模型辨识 故障测距 遗传算法 罚函数法 BP神经网络
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM75
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 课题研究的背景及意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-17
• 1.2.1 参数辨识研究现状12-13
• 1.2.2 参数辨识的应用研究现状13-17
• 1.3 本文主要研究内容17-19
• 第2章 电力系统参数辨识及数字信号处理19-29
• 2.1 参数辨识概述19-21
• 2.1.1 参数辨识的定义19
• 2.1.2 参数辨识的原理19-21
• 2.2 参数辨识算法21-24
• 2.2.1 传统参数辨识算法21-22
• 2.2.2 现代参数辨识算法22-24
• 2.3 数字信号处理方法24-28
• 2.3.1 半周积分法24-25
• 2.3.2 改进的傅立叶算法25-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第3章 参数辨识在风电场等值模型参数确定中的应用29-44
• 3.1 双馈风电场等值模型29-30
• 3.2 双馈风力发电机数学模型30-33
• 3.2.1 工作原理30-32
• 3.2.2 数学模型32-33
• 3.3 风电场模型参数可辨识性分析33-36
• 3.4 辨识算法的确定36-40
• 3.4.1 遗传算法的改进36-37
• 3.4.2 罚函数法37-39
• 3.4.3 组合辨识策略39-40
• 3.5 算例分析40-43
• 3.6 本章小结43-44
• 第4章 基于参数辨识的单端故障测距算法研究44-61
• 4.1 线路模型44-46
• 4.1.1 集中参数R-L模型44-45
• 4.1.2 π 型线路模型45
• 4.1.3 分布参数线路模型45-46
• 4.2 单端故障测距方法概述46-49
• 4.2.1 基于工频量的阻抗测距方法46-47
• 4.2.2 微分方程法47-49
• 4.3 利用瞬时序分量法的参数辨识测距方法49-54
• 4.3.1 瞬时序分量的获取49-51
• 4.3.2 瞬时序分量法的参数辨识模型51-54
• 4.4 利用BP神经网络对初始故障测距结果补偿54-60
• 4.4.1 BP神经网络基本原理54-58
• 4.4.2 BP神经网络的改进58
• 4.4.3 BP神经网络的实现58-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第5章 参数辨识在故障测距中的应用61-71
• 5.1 基于参数辨识的传统输电线路故障测距仿真分析61-66
• 5.1.1 输电线路仿真模型建立61
• 5.1.2 故障仿真波形61-64
• 5.1.3 故障距离计算64-65
• 5.1.4 测距误差补偿65-66
• 5.2 基于参数辨识的含风电的输电线路故障测距仿真分析66-70
• 5.2.1 含风电的输电线路系统图67
• 5.2.2 故障距离计算67-69
• 5.2.3 测距误差补偿69-70
• 5.3 本章小结70-71
• 结论71-73
• 参考文献73-77
• 附录77-83
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果83-84
• 致谢84-85
• 作者简介85

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