电力系统模型类噪声闭环辨识方法

摘要：

电力系统中多处负荷投切与变化等的随机性质小扰动,导致系统响应始终存在类似噪声的小幅波动.提出利用广域测量类噪声信号闭环辨识被控电力系统模型,及时准确反映系统当前动态特性,有效解决因仿真模型及参数误差造成的系统分析及控制器设计时效性和可信度差等问题.在研究多元自回归滑动平均模型(ARMAV)实现系统闭环辨识可行性的基础上,采用ARMAV 模型拟合多元类噪声信号,进而基于模型实现电网正常运行过程中的系统模型闭环辨识.最后,将该方法分别应用于两区四机系统和36 节点系统,证明了其准确性.

关键词： wide area measurement system ambient signal system identification closed-loop identification auto regressive moving averaging vector model

作者: 吴超

作者单位: 深圳大学机电与控制工程学院,广东省深圳市,518060

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电机工程学会电力系统自动化专业委员会2012年学术交流会

会议地点: 厦门

会议语种:中文

页码: 1-8

在线出版日期: 2012-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）