通过对一个现有建筑的结构动态参数的辨识讨论了土与结构的相互作用。目标建筑是建于1998年的8层的型钢混凝土结构。在此研究中,8自由度的模型被建立以分析微震观测数据,随即,非参数和参数技巧以辨识此结构的自然频率,阻尼率和层硬度等...通过对一个现有建筑的结构动态参数的辨识讨论了土与结构的相互作用。目标建筑是建于1998年的8层的型钢混凝土结构。在此研究中,8自由度的模型被建立以分析微震观测数据,随即,非参数和参数技巧以辨识此结构的自然频率,阻尼率和层硬度等。在考虑土-结构相互作用和不考虑土-结构相互作用的两种情况下,分别辨识结构的参数并对比结果以证实其对辨识结果的影响。在文中非参数方法包括众所周知的传递函数和随机减量法,参数方法是非线性的系统辨识工具ARX(Auto-Regression with extra input)方法。展开更多
随着风电渗透率的持续上升,电力系统的惯量水平显著下降,对系统频率稳定性构成了新的挑战。为有效评估风电并网情况下电力系统节点惯量的变化,提出了一种基于受控自回归滑动平均(autoregressive moving average with exogenous variable...随着风电渗透率的持续上升,电力系统的惯量水平显著下降,对系统频率稳定性构成了新的挑战。为有效评估风电并网情况下电力系统节点惯量的变化,提出了一种基于受控自回归滑动平均(autoregressive moving average with exogenous variable,ARMAX)模型的改进最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)参数辨识方法对系统机组直接相连节点进行惯量评估。首先,构建ARMAX模型对发电机组直接相连节点的动态特性进行建模,并利用改进MLE对模型参数进行辨识,以评估与机组直接相连的节点惯量。然后,基于k-means聚类算法对发电机组节点惯量进行分区,计算得到系统区域惯量和中心频率,并进一步对非发电机组节点频率进行自适应多项式拟合计算,得到其系统节点惯量。最后,搭建IEEE39含风力发电机组节点系统,绘制热力图直观展示电力系统节点和区域的惯量分布,验证了所提改进方法的有效性。该方法有助于精准识别系统中不同节点的动态响应特性,为风电并网系统的分析和规划提供了有力支持。展开更多
文摘通过对一个现有建筑的结构动态参数的辨识讨论了土与结构的相互作用。目标建筑是建于1998年的8层的型钢混凝土结构。在此研究中,8自由度的模型被建立以分析微震观测数据,随即,非参数和参数技巧以辨识此结构的自然频率,阻尼率和层硬度等。在考虑土-结构相互作用和不考虑土-结构相互作用的两种情况下,分别辨识结构的参数并对比结果以证实其对辨识结果的影响。在文中非参数方法包括众所周知的传递函数和随机减量法,参数方法是非线性的系统辨识工具ARX(Auto-Regression with extra input)方法。
文摘随着风电渗透率的持续上升,电力系统的惯量水平显著下降,对系统频率稳定性构成了新的挑战。为有效评估风电并网情况下电力系统节点惯量的变化,提出了一种基于受控自回归滑动平均(autoregressive moving average with exogenous variable,ARMAX)模型的改进最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)参数辨识方法对系统机组直接相连节点进行惯量评估。首先,构建ARMAX模型对发电机组直接相连节点的动态特性进行建模,并利用改进MLE对模型参数进行辨识,以评估与机组直接相连的节点惯量。然后,基于k-means聚类算法对发电机组节点惯量进行分区,计算得到系统区域惯量和中心频率,并进一步对非发电机组节点频率进行自适应多项式拟合计算,得到其系统节点惯量。最后,搭建IEEE39含风力发电机组节点系统,绘制热力图直观展示电力系统节点和区域的惯量分布,验证了所提改进方法的有效性。该方法有助于精准识别系统中不同节点的动态响应特性,为风电并网系统的分析和规划提供了有力支持。
