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基于含可变遗忘因子递推最小二乘的电力系统惯量评估方法
1
作者
周茂一
黄婷钰
+3 位作者
刘子文
党子妍
许云皓
牛子扬
《电力工程技术》
北大核心
2025年第5期148-158,共11页
随着大规模可再生能源的并网和电力系统电力电子化水平的提升,近年来因惯量水平不足导致的电力系统运行稳定弱化问题时有发生。为此,准确评估高比例新能源电力系统的惯量水平,能够为惯量提升方案的制定提供基础,对于保障电网的安全稳定...
随着大规模可再生能源的并网和电力系统电力电子化水平的提升,近年来因惯量水平不足导致的电力系统运行稳定弱化问题时有发生。为此,准确评估高比例新能源电力系统的惯量水平,能够为惯量提升方案的制定提供基础,对于保障电网的安全稳定运行具有重要作用。鉴于此,文中提出一种基于含可变遗忘因子递推最小二乘的电力系统惯量评估方法。首先,构建含高斯白噪声的电力系统受控自回归滑动平均(controlled autoregressive moving average,CARMA)惯量评估模型;然后,使用赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)确定合适的辨识模型阶次,改善模型过拟合问题,并提出基于指数衰减型可变遗忘因子的改进递推最小二乘算法,通过增强算法对量测数据动态变化的跟踪能力解决数据饱和问题,从而提高惯量辨识结果的准确性;最后,基于算例仿真验证所提方法的有效性和优越性。
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关键词
电网惯量估计
系统辨识
受控自回归滑动平均(CARMA)模型
赤池信息准则(AIC)
可变遗忘因子
递推最小二乘
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职称材料
题名
基于含可变遗忘因子递推最小二乘的电力系统惯量评估方法
1
作者
周茂一
黄婷钰
刘子文
党子妍
许云皓
牛子扬
机构
河海大学电气与动力工程学院
河海大学新能源学院
出处
《电力工程技术》
北大核心
2025年第5期148-158,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(52007050)。
文摘
随着大规模可再生能源的并网和电力系统电力电子化水平的提升,近年来因惯量水平不足导致的电力系统运行稳定弱化问题时有发生。为此,准确评估高比例新能源电力系统的惯量水平,能够为惯量提升方案的制定提供基础,对于保障电网的安全稳定运行具有重要作用。鉴于此,文中提出一种基于含可变遗忘因子递推最小二乘的电力系统惯量评估方法。首先,构建含高斯白噪声的电力系统受控自回归滑动平均(controlled autoregressive moving average,CARMA)惯量评估模型;然后,使用赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)确定合适的辨识模型阶次,改善模型过拟合问题,并提出基于指数衰减型可变遗忘因子的改进递推最小二乘算法,通过增强算法对量测数据动态变化的跟踪能力解决数据饱和问题,从而提高惯量辨识结果的准确性;最后,基于算例仿真验证所提方法的有效性和优越性。
关键词
电网惯量估计
系统辨识
受控自回归滑动平均(CARMA)模型
赤池信息准则(AIC)
可变遗忘因子
递推最小二乘
Keywords
grid inertia estimation
system identification
controlled autoregressive moving average(CARMA)model
Akaike information criterion(AIC)
variable forgetting factor
recursive least squares
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于含可变遗忘因子递推最小二乘的电力系统惯量评估方法
周茂一
黄婷钰
刘子文
党子妍
许云皓
牛子扬
《电力工程技术》
北大核心
2025
0
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