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基于多新息耦合最小二乘算法的电力系统状态空间辨识
被引量:
5
1
作者
索江镭
胡志坚
+2 位作者
刘宇凯
张子泳
王尉
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期65-73,共9页
对于广域阻尼控制器的实际工程应用,提出一种实用型电力系统状态空间模型辨识方法。该方法采用耦合最小二乘算法,充分利用辨识过程中的中间数据,避免重复对高维协方差矩阵迭代计算而导致的冗余过程。为进一步提高辨识精度,结合多新息辨...
对于广域阻尼控制器的实际工程应用,提出一种实用型电力系统状态空间模型辨识方法。该方法采用耦合最小二乘算法,充分利用辨识过程中的中间数据,避免重复对高维协方差矩阵迭代计算而导致的冗余过程。为进一步提高辨识精度,结合多新息辨识思想,推导多新息耦合最小二乘算法。利用系统中存在的类噪声信号,完成无附加激励下的电力系统辨识。4机2区以及10机39节点系统验证了所提方法具有辨识方便易行、计算量小、辨识精度较高的优点,对于电网结构的不断变化能方便地进行数据的在线更新。
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关键词
多新息
耦合
最小
二
乘算法
电力系统
状态空间
系统辨识
广域阻尼控制器
低频振荡
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职称材料
多新息最小二乘法辨识水下机器人动力学模型
被引量:
13
2
作者
朱胜庭
朱大奇
邓志刚
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期1399-1404,共6页
水下机器人动力学模型辨识是水下机器人运动控制、状态监测和系统设计开发的基础。把6自由度动力学模型适当简化,给出Falcon水下机器人的动力学模型,在最小二乘算法(LS)和递推最小二乘算法(RLS)的基础上,提出基于多新息最小二乘算法(MI...
水下机器人动力学模型辨识是水下机器人运动控制、状态监测和系统设计开发的基础。把6自由度动力学模型适当简化,给出Falcon水下机器人的动力学模型,在最小二乘算法(LS)和递推最小二乘算法(RLS)的基础上,提出基于多新息最小二乘算法(MILS)的水下机器人动力学模型辨识方法,最后给出MILS辨识算法、RLS算法和LS辨识算法仿真实验结果,证明所提算法的可行性与优越性。利用多新息最小二乘算法得到的水下机器人动力学模型参数更接近于理想参数,能够更好的描述水下机器人的动态特性,对于水下机器人的操纵与自适应控制的研究有较大的实际意义。
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关键词
水下机器人
动力学模型
系统辨识
多新息最小二乘算法
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职称材料
常态下风电场并网惯量削弱量估计方法
被引量:
2
3
作者
李世春
薛臻瑶
+3 位作者
申骜
邓蕊
柴俊杰
宋秋爽
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第8期29-35,共7页
大规模风电场并网会导致电网惯量削弱、系统频率特性变差。为推行虚拟惯量控制技术并判定虚拟惯量支撑强度,提出一种常态下风电场并网惯量削弱量估计方法。首先以网络节点为基本对象,提取节点有功/频率随机扰动信息;进而建立受控自回归...
大规模风电场并网会导致电网惯量削弱、系统频率特性变差。为推行虚拟惯量控制技术并判定虚拟惯量支撑强度,提出一种常态下风电场并网惯量削弱量估计方法。首先以网络节点为基本对象,提取节点有功/频率随机扰动信息;进而建立受控自回归模型、利用遗忘因子多新息最小二乘算法对节点惯量进行辨识,得到全网等效惯量;再经过数学推导求解风电场并网惯量削弱量。最后通过Matlab/Simulink算例系统验证所提理论和方法的有效性。
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关键词
风电场并网
惯量削弱量
节点惯量
受控自回归模型
遗忘因子
多新息最小二乘算法
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职称材料
含风电场的互联电力系统辨识与广域时滞阻尼控制器设计
被引量:
9
4
作者
索江镭
胡志坚
+2 位作者
张子泳
刘宇凯
陈珍
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2014年第22期17-25,共9页
针对大规模风电的远距离输送以及大区域电网互联将面临的区域低频振荡问题,提出一种适用于风电场并网背景下的广域阻尼控制器设计方法。该方法利用增益调度思想将风电场平均风速划分为若干个控制区域,并逐一对每个控制区域进行系统辨识...
针对大规模风电的远距离输送以及大区域电网互联将面临的区域低频振荡问题,提出一种适用于风电场并网背景下的广域阻尼控制器设计方法。该方法利用增益调度思想将风电场平均风速划分为若干个控制区域,并逐一对每个控制区域进行系统辨识以及阻尼控制器设计,以解决风电场出力的不确定性造成的控制器失效的问题。提出了改进自回归滑动平均(ARMA)方法和自由权矩阵方法分别完成上述系统辨识以及控制器设计过程。含风电场的EPRI-8机36节点测试系统仿真表明:所提辨识方法克服了传统ARMA方法辨识精度不高的问题,所提控制器设计方法允许的时滞裕度优于传统线性矩阵不等式方法。所提的增益调度控制方法能满足风电场出力变化的实际情况,具有较高的实用价值。
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关键词
风力发电
系统辨识
多元
多新息
递推
最小
二
乘算法
广域时滞阻尼控制
自由权矩阵
增益调度
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职称材料
题名
基于多新息耦合最小二乘算法的电力系统状态空间辨识
被引量:
5
1
作者
索江镭
胡志坚
刘宇凯
张子泳
王尉
机构
武汉大学电气工程学院
西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室
广州供电局有限公司
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期65-73,共9页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(2011-0141110032)
西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室资助项目(EIPE13205)~~
文摘
对于广域阻尼控制器的实际工程应用,提出一种实用型电力系统状态空间模型辨识方法。该方法采用耦合最小二乘算法,充分利用辨识过程中的中间数据,避免重复对高维协方差矩阵迭代计算而导致的冗余过程。为进一步提高辨识精度,结合多新息辨识思想,推导多新息耦合最小二乘算法。利用系统中存在的类噪声信号,完成无附加激励下的电力系统辨识。4机2区以及10机39节点系统验证了所提方法具有辨识方便易行、计算量小、辨识精度较高的优点,对于电网结构的不断变化能方便地进行数据的在线更新。
关键词
多新息
耦合
最小
二
乘算法
电力系统
状态空间
系统辨识
广域阻尼控制器
低频振荡
Keywords
multi-innovation coupling least square algorithm
electric power systems
state space
system identification
wide area damping controller
low frequency oscillation
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
多新息最小二乘法辨识水下机器人动力学模型
被引量:
13
2
作者
朱胜庭
朱大奇
邓志刚
机构
上海海事大学水下机器人与智能系统试验室
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期1399-1404,共6页
基金
国家自然科学基金(51075257)
上海市科委创新行动计划项目(10550502700)
上海市优秀学术带头人计划(11XD1402500)
文摘
水下机器人动力学模型辨识是水下机器人运动控制、状态监测和系统设计开发的基础。把6自由度动力学模型适当简化,给出Falcon水下机器人的动力学模型,在最小二乘算法(LS)和递推最小二乘算法(RLS)的基础上,提出基于多新息最小二乘算法(MILS)的水下机器人动力学模型辨识方法,最后给出MILS辨识算法、RLS算法和LS辨识算法仿真实验结果,证明所提算法的可行性与优越性。利用多新息最小二乘算法得到的水下机器人动力学模型参数更接近于理想参数,能够更好的描述水下机器人的动态特性,对于水下机器人的操纵与自适应控制的研究有较大的实际意义。
关键词
水下机器人
动力学模型
系统辨识
多新息最小二乘算法
Keywords
underwater vehicle
dynamic model
system identification
multi-innovation least squares algorithm
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
常态下风电场并网惯量削弱量估计方法
被引量:
2
3
作者
李世春
薛臻瑶
申骜
邓蕊
柴俊杰
宋秋爽
机构
三峡大学电气与新能源学院
梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第8期29-35,共7页
文摘
大规模风电场并网会导致电网惯量削弱、系统频率特性变差。为推行虚拟惯量控制技术并判定虚拟惯量支撑强度,提出一种常态下风电场并网惯量削弱量估计方法。首先以网络节点为基本对象,提取节点有功/频率随机扰动信息;进而建立受控自回归模型、利用遗忘因子多新息最小二乘算法对节点惯量进行辨识,得到全网等效惯量;再经过数学推导求解风电场并网惯量削弱量。最后通过Matlab/Simulink算例系统验证所提理论和方法的有效性。
关键词
风电场并网
惯量削弱量
节点惯量
受控自回归模型
遗忘因子
多新息最小二乘算法
Keywords
integration of wind farms
weakening of inertia
nodal inertia
controlled autoregressive model
forgetting factor multi-innovation least squares algorithm
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
在线阅读
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职称材料
题名
含风电场的互联电力系统辨识与广域时滞阻尼控制器设计
被引量:
9
4
作者
索江镭
胡志坚
张子泳
刘宇凯
陈珍
机构
武汉大学电气工程学院
电力设备电气绝缘国家重点实验室
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2014年第22期17-25,共9页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110141110032)
西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室资助项目(EIPE13205)~~
文摘
针对大规模风电的远距离输送以及大区域电网互联将面临的区域低频振荡问题,提出一种适用于风电场并网背景下的广域阻尼控制器设计方法。该方法利用增益调度思想将风电场平均风速划分为若干个控制区域,并逐一对每个控制区域进行系统辨识以及阻尼控制器设计,以解决风电场出力的不确定性造成的控制器失效的问题。提出了改进自回归滑动平均(ARMA)方法和自由权矩阵方法分别完成上述系统辨识以及控制器设计过程。含风电场的EPRI-8机36节点测试系统仿真表明:所提辨识方法克服了传统ARMA方法辨识精度不高的问题,所提控制器设计方法允许的时滞裕度优于传统线性矩阵不等式方法。所提的增益调度控制方法能满足风电场出力变化的实际情况,具有较高的实用价值。
关键词
风力发电
系统辨识
多元
多新息
递推
最小
二
乘算法
广域时滞阻尼控制
自由权矩阵
增益调度
Keywords
wind power generation
system identification
multi-element multi-innovation recursive least square algorithm
wide-area time-delay damping control
free weighting matrices
gain schedule
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多新息耦合最小二乘算法的电力系统状态空间辨识
索江镭
胡志坚
刘宇凯
张子泳
王尉
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2015
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多新息最小二乘法辨识水下机器人动力学模型
朱胜庭
朱大奇
邓志刚
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
常态下风电场并网惯量削弱量估计方法
李世春
薛臻瑶
申骜
邓蕊
柴俊杰
宋秋爽
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
含风电场的互联电力系统辨识与广域时滞阻尼控制器设计
索江镭
胡志坚
张子泳
刘宇凯
陈珍
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2014
9
在线阅读
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职称材料
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