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基于类噪声扰动的电网惯量常态化连续估计方法
被引量：
34
1
作者
李世春
夏智雄
+4 位作者
程绪长
舒征宇
钟浩
涂杰
黄森焰
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第14期4430-4439,共10页
精确估计惯量是客观评估电网频率安全稳定性的关键环节,现有方法主要基于有功–频率大扰动的离散事件,无法对电网惯量连续估计。鉴于此,该文研究利用有功–频率类噪声扰动信息连续估计电网惯量的方法。首先以区域为对象,将断面联络功率...
精确估计惯量是客观评估电网频率安全稳定性的关键环节,现有方法主要基于有功–频率大扰动的离散事件,无法对电网惯量连续估计。鉴于此,该文研究利用有功–频率类噪声扰动信息连续估计电网惯量的方法。首先以区域为对象,将断面联络功率和区域内负荷扰动作为输入、频率扰动作为输出,应用输出误差(output error,OE)模型对区域惯量进行估计,进而对各区域合并求解全网等效惯量。提出数据分段、移动数据窗的处理方式,对多段类噪声输入的OE模型分范围选阶辨识,并剔除离群值,获取充足的惯量估计样本及其均值,减小随机扰动引起的辨识误差。最后通过算例系统验证所提方法和模型的有效性及精确性。
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关键词
电网
惯量
连续
估计
系统辨识
类噪声
输出误差模型
数据分段
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职称材料
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
2
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
基于类噪声扰动的电网惯量常态化连续估计方法
被引量：
34
1
作者
李世春
夏智雄
程绪长
舒征宇
钟浩
涂杰
黄森焰
机构
梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学电气与新能源学院)
山东理工职业学院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第14期4430-4439,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51907104)
湖北省自然科学基金项目(2019CFB207)。
文摘
精确估计惯量是客观评估电网频率安全稳定性的关键环节,现有方法主要基于有功–频率大扰动的离散事件,无法对电网惯量连续估计。鉴于此,该文研究利用有功–频率类噪声扰动信息连续估计电网惯量的方法。首先以区域为对象,将断面联络功率和区域内负荷扰动作为输入、频率扰动作为输出,应用输出误差(output error,OE)模型对区域惯量进行估计,进而对各区域合并求解全网等效惯量。提出数据分段、移动数据窗的处理方式,对多段类噪声输入的OE模型分范围选阶辨识,并剔除离群值,获取充足的惯量估计样本及其均值,减小随机扰动引起的辨识误差。最后通过算例系统验证所提方法和模型的有效性及精确性。
关键词
电网
惯量
连续
估计
系统辨识
类噪声
输出误差模型
数据分段
Keywords
continuous estimation of grid inertia
system identification
ambient noise
output error(OE)model
data segmentation
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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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
2
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
基于类噪声扰动的电网惯量常态化连续估计方法
李世春
夏智雄
程绪长
舒征宇
钟浩
涂杰
黄森焰
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
34
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
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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