电力系统模型类噪声闭环辨识方法

• 作者: 吴超
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 广域测量系统 类噪声信号 系统辨识 闭环辨识 多元自回归滑动平均模型
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 31-35
• 页数: 5页
• 字数: 4129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS201204246

摘要

电力系统中多处负荷投切与变化等随机性质小扰动,导致系统响应始终存在类似噪声的小幅波动.文中提出利用广域测量类噪声信号闭环辨识被控电力系统模型,及时准确地反映系统当前动态特性,有效解决因仿真模型及参数误差造成的系统分析及控制器设计时效性和可信度差等问题.在研究多元自回归滑动平均(ARMAV)模型实现系统闭环辨识可行性的基础上,采用ARMAV模型拟合多元类噪声信号,进而基于模型实现电网正常运行过程中的系统模型闭环辨识.最后,将该方法分别应用于两区四机系统和36节点系统,证明了其准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴超	深圳大学机电与控制工程学院	6	35	2.0	5.0