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综合负荷模型动静负荷比例的在线辨识
综合负荷模型动静负荷比例的在线辨识
作者:
柴华
王成山
谢小荣
韩英铎
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
综合负荷模型
电力系统
动静负荷比例
在线辨识
暂态仿真
摘要:
综合负荷模型是现代电力系统机电暂态仿真中常用的一种负荷模型,动静负荷比例的准确性将直接影响到仿真结果的正确性.在基于PMU量测的电力系统主导动态参数在线辨识方法的基础上,针对恒阻抗和感应电动机并联组成的综合负荷模型,采用Volterra级数模型和模式识别方法研究了动静负荷比例的在线快速辨识方法,并通过离线仿真给出感应电动机模型几个重要参数在典型值周围的合理变化范围.用该方法对两组不同典型参数下某省网系统进行仿真,验证了该方法的有效性;不同故障点和故障类型的仿真结果验证了该方法具有普遍适用性,同时给出了动静负荷比例辨识的正确率与动静负荷比例分档间隔的关系.
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负荷建模
参数辨识
遗传算法
综合改进
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基于量测
负荷建模
负荷动特性综合
综合方法
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文献信息
篇名
综合负荷模型动静负荷比例的在线辨识
来源期刊
电力系统及其自动化学报
学科
工学
关键词
综合负荷模型
电力系统
动静负荷比例
在线辨识
暂态仿真
年,卷(期)
2008,(3)
所属期刊栏目
学术论文
研究方向
页码范围
14-19
页数
6页
分类号
TM714
字数
4301字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-8930.2008.03.003
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
谢小荣
清华大学电机系
89
4266
35.0
65.0
2
王成山
天津大学电气与自动化工程学院
271
17541
70.0
124.0
3
韩英铎
清华大学电机系
100
5508
45.0
73.0
4
柴华
天津大学电气与自动化工程学院
1
6
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
(441)
参考文献
(19)
节点文献
引证文献
(6)
同被引文献
(35)
二级引证文献
(31)
1974(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1983(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1985(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1989(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1990(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
1991(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
1992(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1993(5)
参考文献(0)
二级参考文献(5)
1994(4)
参考文献(0)
二级参考文献(4)
1995(10)
参考文献(2)
二级参考文献(8)
1996(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1997(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1998(4)
参考文献(0)
二级参考文献(4)
1999(13)
参考文献(1)
二级参考文献(12)
2000(6)
参考文献(0)
二级参考文献(6)
2001(5)
参考文献(0)
二级参考文献(5)
2002(10)
参考文献(2)
二级参考文献(8)
2003(25)
参考文献(1)
二级参考文献(24)
2004(29)
参考文献(5)
二级参考文献(24)
2005(12)
参考文献(4)
二级参考文献(8)
2006(4)
参考文献(4)
二级参考文献(0)
2008(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2009(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2011(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2012(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
2013(4)
引证文献(1)
二级引证文献(3)
2014(3)
引证文献(0)
二级引证文献(3)
2015(6)
引证文献(1)
二级引证文献(5)
2016(7)
引证文献(2)
二级引证文献(5)
2017(3)
引证文献(0)
二级引证文献(3)
2018(8)
引证文献(0)
二级引证文献(8)
2019(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
综合负荷模型
电力系统
动静负荷比例
在线辨识
暂态仿真
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力系统及其自动化学报
主办单位:
天津大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-8930
CN:
12-1251/TM
开本:
大16开
出版地:
天津市南开区天津大学电气与自动化工程学院
邮发代号:
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
3958
总下载数(次)
6
总被引数(次)
53050
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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