电力系统辨识
电力系统阻抗测量与参数辨识方法研究
电力系统阻抗测量与参数辨识方法研究概述：电力系统作为供电的基础设施，其稳定性和可靠性一直是电力行业研究的重点。
电力系统的负荷、线路和设备之间的相互作用会导致电力系统的阻抗产生变化。
因此，准确测量电力系统的阻抗并辨识其参数是保障电力系统运行和安全的重要手段。
一、电力系统阻抗测量方法：1. 传统测量方法：传统的电力系统阻抗测量方法包括电压采样和电流采样，利用电压和电流的波形特征来估计电力系统的阻抗。
这种方法简单直观，但对于复杂的电力系统，误差较大且耗时较长。
2. 数字测量方法：随着现代电力系统的发展，数字化技术逐渐应用到阻抗测量中。
数字测量方法通过将电力系统的电压和电流信号转换为数字信号，通过数字信号处理的方式来估计电力系统的阻抗。
这种方法具有精度高、响应快的优点，能够有效识别电力系统中的故障和异常情况，提高了电力系统的可靠性和稳定性。
二、电力系统阻抗参数的辨识方法：1. 试验参数法：试验参数法是通过对电力系统施加不同的干扰信号，测量电力系统的响应信号，从而辨识出电力系统的阻抗参数。
这种方法需要对电力系统进行干扰实验，精度较高，但操作复杂且耗时。
2. 数值计算法：数值计算法是通过建立数学模型，利用电力系统的核心方程组进行计算，从而辨识电力系统的阻抗参数。
这种方法具有计算速度快、精度高的特点，但对电力系统的模型要求较高，需要准确的初始条件和参数输入。
三、阻抗测量与参数辨识方法的应用：1. 阻抗测量在故障检测中的应用：阻抗测量方法可以实时监测电力系统中的故障情况，包括线路短路、设备故障等，及时进行处理，保障电力系统的安全运行。
2. 阻抗参数辨识在电力系统规划中的应用：阻抗参数辨识方法可以对电力系统的阻抗进行准确测量和分析，为电力系统的规划和设计提供重要参考，提高电力系统的可靠性和经济性。
结论：随着电力系统的发展，电力系统阻抗测量与参数辨识方法的研究变得越来越重要。
传统的测量方法在大型电力系统中存在一定的局限性，因而数字测量方法逐渐得到应用。
电力系统异常数据检测辨识方法综述
电力系统异常数据检测辨识方法综述随着电力系统的大型化、综合化、高效化发展，电力系统发展的保安、稳定和可靠性则给传统的可靠性分析和诊断技术提出了新的要求，因此，在系统安全和可靠经营的综合分析中，异常数据检测与诊断获得了越来越多的关注和应用。
异常数据检测辨识是发现与系统可靠性相关的属性和参数，并利用已有数据和经验知识，对传统安全维护方式进行动态变更，以确保系统安全、可靠地运行。
在系统安全可靠运行方面，异常检测诊断是一项重要复杂工作。
从系统诊断历史发展和电力系统相关理论知识的角度出发，可以将电力系统异常数据检测辨识方法分为三大类：(1) 基于传统经验的统计分析。
这种方法的基本思想是利用目前已有的历史数据和实验数据，从统计角度表征电力系统运行状态及其随时间变化规律，并结合参数分析和多维诊断技术，分析出系统运行中的异常状况，以及它们的发生规律。
其核心思想是将已有的经验知识和实验数据综合运用，构建系统可靠性诊断模型，从而进行异常检测。
这种方法被广泛用于多类系统诊断任务，取得了良好的效果。
(2) 基于建模的多源异常数据检测诊断技术。
这种方法首先利用物理系统建模与参数标定技术，形成双边数据集合：物理模型与实际现象之间的相互关联，即输入输出集合。
然后利用多维诊断技术，从多类数据信号宽度、采样频率和采样长度等角度出发，提取出最可靠的异常数据检测度量参数，以此来判断系统的运行状态是否存在安全隐患。
在大规模的、复杂的电力系统运行中，系统的参数数据更新变更时不允许出现任何延误，而且受到复杂的物理现象的影响也较为严重，因此基于模糊规则的局部检测技术占据了重要地位。
该方法以局部数据及其时间关系为模糊语义集合，利用模糊数学技术，对特定区域异常特征及其隐含关系进行局部参数分析，用模糊角度捕捉系统内部复杂的物理学特征，从内部获取有效的求解参数，以确保安全的系统运行。
该技术在复杂目标运动和控制系统中得到广泛应用，获得良好的诊断效果。
人工智能在电力系统中的潮流计算和辨识应用
人工智能在电力系统中的潮流计算和辨识应用随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正逐渐渗透到各个领域，电力系统也不例外。
人工智能在电力系统中的应用越来越广泛，其中之一就是潮流计算和辨识，这两个重要的技术在电力系统运行中起着至关重要的作用。
本文将探讨人工智能在电力系统中潮流计算和辨识应用的具体情况。
首先，我们来看一下潮流计算。
潮流计算是电力系统运行中的一项重要任务，其目的是计算电力网络中各节点之间的电压和功率分布情况。
传统的潮流计算方法需要进行大量的计算和繁琐的数据分析，而人工智能技术的应用可以提高计算的效率和准确性。
人工智能可以通过学习电力系统的历史数据和运行模式，建立模型来预测未来的潮流情况，从而提前做出相应的调整和优化策略。
同时，人工智能还能够自动监测和识别故障节点，及时进行处理，减少潮流计算的误差和漏报，提高电力系统的稳定性和可靠性。
其次，我们来看一下潮流辨识。
在电力系统中，潮流辨识是指根据电网的测量数据来确定各节点的电压和功率值。
传统的潮流辨识方法往往需要经验积累和专业知识才能准确确定，而人工智能的应用可以大大简化这个过程。
人工智能可以通过分析和学习大量的电力系统实时数据，识别并辨别出电网中各节点的潮流情况，从而准确地估计节点之间的电压和功率分布。
同时，人工智能还能够自动检测和识别电力系统中的潮流异常和故障节点，在潮流辨识方面具有更高的准确性和实时性。
在实际应用中，人工智能的潮流计算和辨识技术已经取得了很大的成功。
其中一个典型的应用案例是智能电力调度系统。
智能电力调度系统通过人工智能技术来进行电力系统的潮流计算和辨识，实现对电力供应和需求的精确调度。
系统可以根据电力需求和资源状况，自动优化调整电力的分配和调度，提高电力系统的利用率和功率传输能力。
另外，人工智能还可以应用于电力系统的故障诊断和预测。
通过学习和分析历史数据，人工智能可以准确地判断电力系统中的故障类型和位置，并提前预测发生故障的可能性，从而为电力系统的维修和保养提供准确的指导和决策依据。
电力系统调度运行的风险点辨识及防控措施分析
电力系统调度运行的风险点辨识及防控措施分析随着我国社会经济不断进步与发展，对电网安全稳定运行及电力可靠供应的要求不断提高，而电网规模的不断扩大及系统潮流的复杂化加剧电力系统调度运行难度。
如何在电力系统调度运行工作中有效辨识风险点，并对风险点采取行之有效的闭环风险管控措施成为调度运行工作的重中之重。
文章首先阐述了对电力系统调度运行中存在的风险点进行防控的必要性，其次介绍了风险点的来源及辨识方法，最后重点针对电力系统调度运行常见风险点的防控措施进行了分析。
标签：电力系统；调度运行；风险点；辨识；防控近些年来，随着我国社会制度的持续完善与健全，经济规模及质量的不断增长与提高，各行各业对电网安全稳定运行及电力可靠供应的需求不断加强。
同时，在电网规模不断扩大及系统潮流复杂化持续加剧的情况下，针对电力系统调度运行的风险点进行辨识及防控措施进行分析，确保电力可靠供应将对维护国民经济的长久稳固发展，提高国民生活质量起到现实价值意义。
1 电力系统调度运行风险点防控的必要性在电力系统调度运行工作中，不仅要通过专业的电力调度运行技术管理人员对电力系统的运行状况与运行方式进行系统的分析及策划，还需要调度员根据电力系统实时运行的各项指标与设备实际运行状态进行相应的风险点辨识及防控，由此确保电力系统的安全稳定运行。
在电力系统正常运行时，会受到外力、设备、人为及不确定等多种因素带来的安全影响，这些因素不仅可能直接引发各种电网安全故障，同时也可能尚未导致安全故障，而累积隐形的安全隐患，即风险点。
为确保电力系统安全稳定运行，调度运行工作必须对风险点进行严格有效的辨识与防控规避措施，尽最大可能控制与避免电力故障与安全事故的发生，不仅要求做到及时消除各种安全隐患与风险点，而且还应有效进行预防措施管理，控制电力事故的发生率，将损失降低至最小范围内。
故如何辨识及防控电力系统调度运行的风险点是调度运行必须重点研究的工作。
2 电力系统调度运行风险点的来源与辨识方法在进行电力系统调度运行风险辨识的过程中，必须对调度运行风险点的来源有明确的了解与掌握，方可对其实施有效的预防与控制。
电力系统模型参数辨识综述
传统的方法多为离线方法 ，主要包括卷积分辨识法、相关
而得的相量。相量测量装置是 进行同步相量测量和输 出以及动 辨 识法、频域 Ｆ Ｔ法、 最小 二乘法、 极大似 然法 等，这些 Ｆ 态记录的装 置。Ｐ ＭＵ的核心特征包括基于标准时钟信号 的同步 辨 识方 法虽然已经发展的 比较成熟和完善，但也还存在着 一定
学表达式来描述实 际系统的特 性，通 过数字仿真计 算来分析其 所具有 的对任意非线性 映射的任意逼近 能力 ，来模 拟实际系统
过程。物理 模型具有物理概 念明确 、能 自然保护各种复杂物理 的输入 和输出关系，而利用神经网络的 自学习、 自适应能力，可 因素的优点 ，但模型实 际代价高且费时费力，并且有的情况 因 以方 便地给 出工程 上易于实现 的学 习算法， 经过训练得到 ’ 受到实际限制而 不能进行模拟 。数学模 型虽然有时难 以包含所 系统的正向或逆向模 型。 有 物理 因素，但 随着计算机技 术的迅速发展 ，用 以数字仿真计 神经网络方法可 以对本质非线性 系统 进行辨识，辨识的收
图 １辨识的过程
性和理 论模 型，以及元件在极端运行环境下的动态特性和参数
辨 识的要求 。但传统 的测量手段，限制了在 线实时辨 识方法的
实现。
二 电力系统模型参数辨识方法
参数辨 识的方法可以大 致分为离线与在线两类。 由于在线 的方 法考虑 了电力系统运行 的实际情况等影响，而成为 电力系
一
缺点。
、
系统辨识的概念
２ 基于神 经 网络 的辨 识 方 法 ．
系统模 型是实 际系统 本质 的简化描述 。 模 型可分为 物理
神 经网络技术 具有 良好 的非线性映射 能力、 自学习适应
模 型和数学模型两大类。物理模型是根据相似原理构成的一种 能力和并行信息处 理能力。在辨 识非线性 系统时，可以根据 非 物理模拟，通过 模型试验来研究系统的特性 ； 数学模 型是以数 线性静态系统或动态系统 的神 经网络辨识结 构，利用神经网络
电力系统状态估计与参数辨识算法研究
电力系统状态估计与参数辨识算法研究电力系统是现代社会运转的重要基础设施，对能源的稳定供应起着至关重要的作用。
为了保障电力系统的稳定运行，状态估计与参数辨识算法变得不可或缺。
本文将深入研究电力系统状态估计与参数辨识算法，并探讨其在电力系统中的重要性和应用前景。
电力系统状态估计是指通过观测数据对电力系统中各个节点的电压、功率等状态进行估计和预测的过程。
状态估计不仅是电力系统运行和调度的基础，也是保证系统稳定性和可靠性的关键。
在实际应用中，由于系统观测数据的不准确性和不完整性，如测量误差、数据丢失等，导致状态估计出现不一致或不稳定的问题。
因此，研究如何提高电力系统状态估计的准确性和鲁棒性成为了当前电力系统研究的热点之一。
参数辨识算法是指通过利用电力系统运行数据，对系统的未知参数进行估计和辨识的过程。
电力系统的参数包括发电机的参数、线路的参数、负荷的参数等。
准确地估计这些参数对于电力系统的运行和调度具有重要意义。
然而，由于电力系统的复杂性和不确定性，以及电力系统运行数据的多样性和不充分性，参数辨识问题变得非常复杂和困难。
因此，研究如何设计高效准确的参数辨识算法成为了电力系统领域亟需解决的问题。
在电力系统状态估计与参数辨识算法的研究中，最常用和最经典的方法是基于最小二乘法和最大似然估计的算法。
这些方法在众多研究和实践中证明了其准确性和鲁棒性。
此外，随着计算机技术的发展和数学优化算法的进步，基于优化算法的状态估计和参数辨识算法也得到了广泛的应用和研究。
例如，基于粒子群优化、遗传算法等智能优化算法的状态估计和参数辨识方法能够更好地克服系统观测数据的不确定性和不完整性，提高估计的准确性和鲁棒性。
另外，随着大数据和人工智能技术的迅速发展，从数据驱动的方法也逐渐在电力系统状态估计和参数辨识研究中得到应用。
例如，基于机器学习和深度学习的方法能够通过对海量数据的学习和分析，挖掘数据中的规律和特征，从而实现电力系统状态估计和参数辨识。
考虑源荷不确定性的电力系统薄弱环节辨识方法
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基于SIMULINK和GA的电力系统智能辨识法
基于SIMU L INK 和GA 的电力系统智能辨识法骆 玲1,孙剑波2,李大虎2,文劲宇1,程时杰1(11湖北省电力安全与高效重点实验室(华中科技大学),武汉430074;21湖北省电力调度中心,武汉430077)摘 要:电力系统4大参数辨识是国内各电网公司正积极开展的一项工作,遗传算法(GA )在电力系统参数辨识中得到了成功的应用,但与其他辨识方法相比,GA 辨识法所需时间长,效率低。
针对该问题,提出了一种新的基于SIMUL IN K 和遗传算法的辨识法———智能辨识法,其基本思想是:通过直接设置系统SIMUL IN K 模型状态变量的初始值,使系统在零时刻即达到初始稳态,减少GA 辨识法建立初始稳态所需时间,提高辨识效率。
智能辨识法已用于福建电网主要机组励磁系统和调速器系统的参数辨识,辨识结果证明了其有效性和实用性。
该辨识法同样适用于电力系统其他参数辨识。
关键词:智能辨识法;遗传算法;SIMUL IN K;参数辨识;励磁系统;水口电厂中图分类号:TM761文献标志码:A 文章编号:100326520(2007)1220130204基金资助项目:国家自然科学基金(50595410)。
Project Supported by National Natural Science Foundation of China (50595410).Pow er System I ntelligent Identification U sing the SIMU LINKand G enetic A lgorithmL UO Ling 1,SUN Jian 2bo 2,L I Da 2hu 2,WEN Jin 2yu 1,CH EN G Shi 2jie 1(1.Hubei Elect ric Power Security and High Efficcency Key Lab (HU ST ),Wuhan 430074,China ;2.Hubei Electric Power Dispatch Center ,Wuhan 430077,China )Abstract :As parameter identification problem can be formulated as optimization problem ,genetic algorithm (GA )is introduced for parameter identification recently.However ,compared with time 2domain and f requency 2domain meth 2ods ,the efficiency of the GA 2based method is lower because of the excessively long running time of GA 2based meth 2od.The key reason is that the initial state of the simulation model in SIMUL IN K is preset to zero ,but the initial stable state of the corresponding real system is non 2zero.It will take long simulation time for GA 2based method to setup the non 2zero initial stable state.In the paper ,a new Intelligent Identification Method (IIM )based on SIMU 2L IN K and genetic algorithm (GA )is proposed.In IIM ,the initial values of the state variables of the model system to be identified is set directly according to the sampling data of real system ,the model system could get into the non 2zero initial stable state at the beginning of the simulation ,so that the running time of IIM deducts tremendously and the efficiency of IIM increases.The detailed flow chart of IIM is described.The IIM has been successfully used for excitation system modeling and parameter identification in Fujian Power Corporation of China.The simulation re 2sults and field testing given in the paper show that the IIM is superior to other GA 2based methods.K ey w ords :intelligent identification method ;genetic algorithm (GA );SIMUL IN K;parameter identification ;exci 2tation system ;Shuikou power plant0 引 言发电机、励磁系统、原动机及调速系统和负荷的模型参数辨识统称电力系统4大参数辨识,模型参数的准确性对电力系统数字仿真有着至关重要的影响。
电力系统中的可拓扑辨识与状态估计
电力系统中的可拓扑辨识与状态估计电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施，它负责为各个领域提供可靠的电力供应。
然而，由于复杂的系统结构和多变的运行状态，对电力系统的可拓扑辨识和状态估计变得尤为关键。
可拓扑辨识是指在电力系统中，通过对系统的拓扑结构进行分析和识别，确定系统的线路连接关系和设备的位置。
这对于实现系统故障排查、网络重构和改进操作等方面具有重要意义。
状态估计是指通过观测到的系统输入输出数据，利用数学模型和算法从中恢复出电力系统的各个节点的状态信息。
状态估计在电网运行与控制中非常重要，可以提供真实，准确的系统状态，用作运行决策的基础。
在电力系统中，可拓扑辨识和状态估计往往通过测量数据与模型之间的数据同化来实现。
可拓扑辨识的关键是利用系统中的测量数据，通过拓扑分析算法进行处理和比对，以确定系统的节点和连接信息。
传统的可拓扑辨识方法主要依赖于手动调查和数据整理，工作量大且容易受到误差影响。
近年来，随着智能化技术的发展，基于数据采集的可拓扑辨识方法得到了快速发展。
这类方法利用现场数据，通过自动化和智能算法，实现了对电力系统的拓扑结构自动识别与更新。
这样的方法大大提高了拓扑辨识的准确性和效率。
状态估计是电力系统中另一个重要的问题，它的目标是通过测量值和系统模型来估计未测量的系统状态。
状态估计通常使用卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器等方法。
这些方法利用系统的动态模型和观测数据，通过最小化观测数据与模型之间的差异，推断出系统状态的最佳估计。
状态估计主要针对未测量的变量，比如电压、功率和电流等，通过对系统可观测性的分析，确定了需要估计的状态变量。
状态估计在电力系统运行中具有重要作用，如故障检测与诊断、电力市场调度和智能电网控制等。
然而，电力系统中的可拓扑辨识和状态估计问题并不是完全独立的。
在可拓扑辨识的过程中，常常需要利用状态估计结果来辅助推断系统的拓扑结构。
而状态估计的准确性又依赖于拓扑结构的准确识别。
电力系统负荷模型辨识方法研究
电力系统负荷模型辨识方法研究随着电力行业的快速发展，电力系统负荷模型的准确性对于电力系统的运行和规划至关重要。
电力系统负荷模型辨识方法的研究成为当前电力系统领域的热点之一。
本文将探讨电力系统负荷模型辨识方法的研究现状和发展趋势，并对几种常见的负荷模型辨识方法进行分析和比较。
1. 背景介绍电力系统是由各种电力设备组成的庞大系统，其负荷模型的准确性直接影响着电力系统的稳定运行和可靠性。
负荷模型辨识方法是通过对历史数据的分析和建模，寻找出适合该电力系统的负荷模型，从而为电力系统的规划和运行提供基础。
目前，负荷模型辨识方法主要使用统计学和机器学习等技术手段进行研究和实现。
2. 负荷模型辨识方法的研究现状2.1 统计学方法统计学方法是最早被应用于负荷模型辨识的方法之一。
该方法基于对电力系统历史负荷数据的分析和处理，通过对负荷数据进行拟合和调整，得出适合该电力系统的负荷模型。
统计学方法的优点是计算简单、易于实现，但在处理非线性问题时存在一定的局限性。
2.2 机器学习方法机器学习方法是负荷模型辨识中常用且有效的方法之一。
通过对大量历史负荷数据的学习和训练，建立起适合电力系统的负荷模型。
机器学习方法的优点是可以处理非线性问题，并且具有较高的准确性和可靠性。
常用的机器学习方法包括人工神经网络、支持向量机等。
3. 负荷模型辨识方法的比较和分析针对不同的电力系统和负荷特性，不同的负荷模型辨识方法有其适用性和局限性。
统计学方法适用于线性和稳定的负荷模型，计算简单且不需要大量的数据。
机器学习方法适用于非线性和不稳定的负荷模型，具有较高的准确性和可靠性，但需要大量的数据进行训练和学习。
因此，选择适合的负荷模型辨识方法需要综合考虑电力系统的特性和需求。
4. 负荷模型辨识方法的发展趋势随着电力系统的快速发展和电力需求的增加，负荷模型辨识方法的研究也在不断深入。
未来的发展趋势主要包括以下几个方面：4.1 多模型融合随着电力系统复杂性的增加，单一的负荷模型已经无法满足需求，因此融合多个不同类型的负荷模型成为一个发展方向。
电力系统关键线路辨识方法浅析
） （国网湖北省电力公司襄阳供电公司， 湖北 襄阳 441001 摘 要： 关键线路辨识是电力系统运行风险控制的关键环节。简要分析常见的电气介数法、 网络拓扑介数法和潮流介数法， 通过对比 得出其中更加符合电网实际的关键线路辨识方法： 潮流介数法。该方法考虑了发电机和负荷间最大可用传输功率对关键线路的影响， 能 有效量化关键线路在发电机到负荷传输功率中发挥的作用， 更能有效应用于电力系统实际。 关键词： 1 概述 世界范围内的大停电事故频发， 造成巨大的经济损失和社会影 经研究发现， 引发电网连锁故障的原因 响， 引发了各国的高度重视。 主要是输电设备。输电设备是系统功率传输的主要设备。且输电设 备故障可能会引起大范围的潮流波动， 造成其余线路的潮流 、 电压 越限， 进而引发连锁故障。 因此， 如何快速而准确的寻找出这些关键 “脆弱线路” ， 保障电力系统关键线路的安全运行， 具有重 线路， 或称 要理论和应用研究价值。 2 常见的电力系统介数 2.1 网络拓扑介数 网络的拓扑介数包括边介数和节点介数两种。 边介数定义为网 络中所有节点对之间的最短路径经过改边的次数； 节点介数的含义 也与之类似。 介数这一指标反映了相应的边或者节点在网络传播中 的作用和影响力， 具有十分重要的现实意义。实际网络中能量的流 通往往与最短路径具有十分密切的关系。因此， 节点或者边的介数 越大， 该节点或者边对网络中能量的流通具有越重要的地位。 网络中节点 （边） 介数为 b 的概率 P(b)定义为介数为 b 的节点 （边 ） 个数 n(b)占系统中节点 （边 ） 总数(M)的百分比。
Байду номын сангаас
G 为发电机节点集合； L 为所有负荷节点集合。 式中： 根据上述公式， 求取线路的潮流介数中， 需要求取两个关键量： ） 负荷 n 的功率组成中发电机 m 贡献的功率， 即发电机 m 向负荷 （1 n 所传输的功率 ； （2 ） 各条线路功率中发电负荷节点对 的贡献功率 。 根据潮流追踪法， 基于顺序分配矩阵， 分别追踪计算逆流和顺流， i- j 线路中的潮流功率组成即可求得。 i- j 线路的潮流中流向负荷 n 的部分为：
电力系统脆弱支路及临界割集的辨识
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林济铿 ，杨 静 ，李杨春 ，郑卫红 ，王海林
（ ． 大学电力系统 仿真控制 教育部重 点实验窀 ，天津 ３０ ７ ；２火津 市电力公 ａ调 度【 心 ，人津 ３０ １ １ 天滓 ００２ ． Ｊ ｆ 】 ０ ０ ０） 摘 要 ： 为 了克服人 为选 定割 集以及 没有考虑故障后 系统轨迹 的缺 点， 出了一种基于 支路势能的 电力系统暂 态稳 提
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电力系统稳定性分析中的频率响应辨识方法研究
电力系统稳定性分析中的频率响应辨识方法研究电力系统是现代社会的重要基础设施，其稳定性对于保障经济发展和社会运行至关重要。
在电力系统中，频率响应辨识方法的研究对于准确评估系统的稳定性具有重要意义。
本文将从频率响应理论、辨识方法以及应用研究等方面，探讨电力系统稳定性分析中频率响应辨识方法的研究。
一、频率响应理论频率响应是指系统对于不同频率输入信号的输出响应情况。
在电力系统中，频率响应反映了系统对频率变化的敏感程度，是评估系统稳定性的重要指标之一。
频率响应理论包括传递函数法、频率特性分析等，其中传递函数法常用于线性系统的频率响应分析，通过将输入输出信号转化为复频率域来描述系统动态响应。
二、辨识方法频率响应辨识方法是通过对系统输入输出信号的采集和处理，来获取系统频率响应特性的一种手段。
常用的频率响应辨识方法包括频域法、时域法和混合域法等。
频域法主要利用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，进而分析系统的频率响应特性。
时域法则是通过观察和分析系统的时域响应来推断其频率响应特性。
混合域法则是通过时域和频域的联合分析，从而改善辨识结果的精度和可靠性。
三、应用研究在电力系统中，频率响应辨识方法的研究在很多方面具有广泛应用。
首先，频率响应辨识方法可以用于评估电力系统的稳定性，并为系统运行提供参考依据。
其次，通过频率响应辨识方法，可以分析系统中的潜在问题，提前进行预警和干预，以避免发生事故或故障。
此外，频率响应辨识方法还可用于电力系统的优化控制，提高系统的运行效率和可靠性。
为了实现对电力系统稳定性分析中频率响应辨识方法的研究，研究者们提出了许多改进和创新的方法。
例如，使用自适应算法和机器学习技术，可以提高频率响应的辨识准确度和鲁棒性。
同时，结合智能传感器和物联网技术，可以实现对电力系统实时频率响应的在线监测和分析。
综上所述，电力系统稳定性分析中的频率响应辨识方法的研究对于保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义。
通过频率响应辨识方法，可以评估系统的稳定性，预测系统可能存在的问题，并采取措施提高系统的可靠性和运行效率。
浅析电力系统关键线路辨识
作者： 苏欣[1] 孙永生[2] 姚远[2] 王继广[3]
作者机构： [1]国网天津市电力公司城西供电分公司,天津300000 [2]国网天津市电力公司安全监察质量部,天津300000 [3]天津职业技术师范大学,天津300000
出版物刊名： 科技资讯
页码： 109-109页
年卷期： 2014年 第36期
主题词： 电力系统 关键线路辨识 潮流介数
摘要：简要分析电气介数、网络拓扑介数以及潮流介数,通过对比得出更加符合电网实际物理属性的关键线路辨识方法：潮流介数法。
此方法考虑了发电机和负荷间最大可用传输功率对关键线路的影响,能有效量化关键线路在发电机到负荷功率传输中发挥的作用,更加适应于电力系统实际应用。
潮流介数应用于电力系统关键线路辨识,可方便对电力系统的分析和控制,有效降低不可控情况的发生。
频域灵敏度及其在电力系统参数辨识中的应用
频域灵敏度及其在电力系统参数辨识中的应用
本文研究了频域灵敏度在电力系统参数辨识中的应用。
首先，简要介绍了频域灵敏度的定义；然后，分析了频域灵敏度在电力系统参数辨识中的性能。
一、频域灵敏度（FDS）定义
频域灵敏度（FDS）是指系统在频率域中响应某种参数变化引起的响应变化率，它是参数的函数的幅度和相位移位的变化。
频域灵敏度能够根据系统的时域和频域响应提供更为准确的参数辨识结果。
二、频域灵敏度在电力系统参数辨识中的性能
1、频域灵敏度能够较好地反映参数的不确定性：由于电力系统中存在参数不确定性，因此频域灵敏度提供了一种有效的参数估计工具，以精确反映该估计的不确定性。
2、频域灵敏度可以提高系统的参数估计精度：由于频域灵敏度利用系统的时域和频域响应来估计参数，因此可以提高参数估计的精度。
3、频域灵敏度可以利用测量信号中的幅度和相位移位变化，以估计不同拓扑结构的参数：由于频域灵敏度可以直接利用测量信号中的幅度
和相位移位变化来估计不同拓扑结构的参数，因此可以减少电力系统的参数估计的复杂度。
综上所述，频域灵敏度在电力系统参数辨识中具有多项优势，可以提高参数估计的精度、减少参数估计的复杂度、更好地反映参数的不确定性，以实现高效、精确、准确的参数估计。
电力系统参数解耦与识别方法研究
电力系统参数解耦与识别方法研究随着电力系统的发展和智能化程度的提高，如何准确解耦和识别电力系统的参数成为一个重要的研究课题。
电力系统参数的解耦和识别对于系统运行的稳定性和可靠性具有重要意义，它可以帮助系统操作者更好地了解系统行为，并为系统的故障诊断和系统控制提供更准确的信息。
本文将探讨电力系统参数解耦与识别方法的研究进展和应用情况。
首先，需要明确电力系统的参数解耦和识别的概念。
电力系统是一个复杂的动态系统，由发电机、输电线路、变压器、负荷等组成。
电力系统的参数包括发电机的电导、电感、阻抗，输电线路的电阻、电抗和电容，变压器的变比、接线方式等。
电力系统的参数解耦即将复杂的电力系统划分为不同的子系统，每个子系统包含一组独立的参数。
电力系统的参数识别即从电力系统的运行数据中确定各个子系统的参数值。
在电力系统参数解耦方面，有多种方法可以实现。
一种常用的方法是使用变量聚类分析，将系统中的变量划分为不同的群组。
通过对系统变量的测量数据进行聚类分析，可以找到相互关联程度较高的变量组合，从而将电力系统分解为多个相对独立的子系统。
另一种常用的方法是使用主成分分析法，通过对系统的状态变量进行线性变换，将系统变量转化为一组新的无关联的变量。
这样可以减小系统的维度，从而实现参数解耦。
在电力系统参数识别方面，也有多种方法可以应用。
一种常用的方法是使用数学模型和优化算法进行参数识别。
通过建立准确的电力系统模型，并基于测量数据，利用优化算法寻找使模型输出与实际测量值之间误差最小的参数组合。
另一种常用的方法是使用系统辨识方法，通过对系统的输入输出信号进行分析，从而推断系统的参数。
例如，可以使用递归最小二乘法对电力系统进行辨识，从而得到系统的参数值。
除了上述方法，还有一些新兴的技术和方法被应用于电力系统参数解耦与识别研究中。
例如，机器学习和人工智能技术可以通过对大量的历史数据进行学习和训练，从而实现对电力系统参数的解耦和识别。
另外，基于数据驱动的方法也在电力系统参数识别中得到广泛应用。
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直接辨识法
第0章 系统辨识概论
0.2 系统辨识的基本概念
(5)系统辨识的过程
试验设计 数据获取 选择 模型类型 辨识方法 辨识 模型结构 模型参数 模型检验
第0章 系统辨识概论
0.1 系统仿真的基本概念
(3)系统模拟的基本原理——相似定理 ②相似定理： 相似第二定理：一个系统由n各不同量纲的物理量组成，其中有k个是独立 的基本量，则另外n-k个物理量与基本量所组成的n-k个无 量纲的比例系数可以用算式完全表达，这些比例系数就是 相似判据。
相似第三定理：如果两个现象的单值条件相似，且从单值条件引出的相似 判据数值相等，则此二现象相似。
i mi
;
t
t mt
i(t)
i'(t’)
各轴同比相似：
mi mt
各轴异比相似：
mi mt ; mt 1
第0章 系统辨识概论
0.1 系统仿真的基本概念
(2)系统相似及其基本类型 ③绝对相似： 2个系统中所产生的全部过程（物理量）完全相似——全部几 何尺寸和相应参数在时间和空间上所产生的全部变化完全相似 ④完全相似： 2个系统中所研究的某一（某些）现象的一切过程在时间和空 间上都是相似的。 例：2台同步发电机电磁现象完全相似：i(t)、u(t)、电场和磁场分布 相似。
本课程的基本内容与教学要求：
内容：
1、系统辨识的基本概念 2、 系统辨识应用——电力系统负荷建模的基本原理与方法
要求：了解——熟悉——应用
基本概念 基本原理 基本方法 基本应用
第0章 系统辨识概论
0.1 系统仿真的基本概念 (1)系统仿真及其作用
仿真的涵义：实际物理系统的模拟 ——根据模拟理论（相似理论）设计一个能够反应实际系统或过 程的模型，通过模型试验求得结论，进而分析得出实际系统结论 的研究过程。 仿真的作用：代替实际系统进行实验，分析系统运行状态——重要实验手段 仿真的方法：物理仿真、数字仿真 仿真的过程与步骤：（a）建立模型
(4)系统辨识的方法
间接辨识法
方法
经典 辨识法
卷积辨识法 相关辨识法 频域FFT法 最小二乘估计法
特点ห้องสมุดไป่ตู้
确定型、时域、非参数型 随机性、时域、非参数型 随机性、频域、非参数型
数学模型
时域脉冲响应 时域脉冲响应 频域，幅频特性、相频特性 状态空间方程 差分方程
现代 辨识法
极大自然法
卡尔曼滤波法
随机性、时域、参数型
①相似判据：在模拟某一现象是，所参与的物理量（即描述此现象的各有关物理量） 之间应当保持的某种固定关系。 ②相似定理：描述2个过程相似应当满足的充分必要条件。可以用相似判据应当满足 的关系来描述。 相似第一定理：相似系统应当有同样的相似判据,即其相似指标等于“1”
例如：研究电力系统稳态潮流或短路电流时，所参与的物理量包括V、I、S （P、Q）、
系统建模 三种情形
“白箱”(White-box)建 模 “黑箱”(Black-box)建 模 “灰箱”(Grey-box)建模
电力系统建模的主要情形
机理建模
辨识建模
第0章 系统辨识概论
0.2 系统辨识的基本概念
(3)系统辨识的定义和辨识原理 定义I：在测量获得系统输入、输出数据的基础上，从给定的一组模型中，确
（b）模拟试验； （c）结论分析和误差估计。
模型类型： 数学模型 物理模型
模拟理论
原型： 实际 物理
实际系统
模型 试验
模型： 模拟装置或 模拟系统
对象
实际结论
分析
模型结论
第0章 系统辨识概论
0.1 系统仿真的基本概念
(2)系统相似及其基本类型
相似：几何上 或 物理过程相同或相近 类型：6种基本的 “相似”类型 ①几何相似：空间测度成比例 各轴同比相似：
动态系统（过程）控制
现代控制理论与控制工程
系统运行状态 系统数学模型
状态估计
系统辨识
系统动态建模：
利用被控制系统的输入、输出数据，估计系统的数学模型 ——系统分析、控制、设计的基础
实现系统仿真的前提
0.2 系统辨识的基本概念
(2)系统建模的两条途径
第0章 系统辨识概论
机理建模——物理机理分析，写出模型。Ex.： Park方程、潮流模型 特点：物理概念清晰； 有局限性（假设与简化）； 无法计及某些实际因素 辨识建模——系统的输入、输出数据→估计出系统数学模型 特点：机理了解要求低； 可计及实际因素； 物理意义不够明确
Z 、Y ，它们之间将满足某种固定关系。 根据相似第一定理，原型系统（“0”）和模型系统（“1”）的各物理量之间应当满足：
V0 I S Z Y mv ; 0 mi ; 0 ms ; 0 mz ; 0 my V1 I1 S1 Z1 Y1
mv mi mv mv2 1 ; 1 ; 1 ; mz my 1 ms mz mi mz ms
单值条件相似包括： 几何相似； 物理参数相似； 其实条件相似； 边界条件相似； 时间相似。
第0章 系统辨识概论
0.2 系统辨识的基本概念
(1)系统辨识的内涵与意义 系统辨识（System Identification）是现代控制理论的学科分支 在现代控制理论与控制工程中具有重要地位
控制设计 （控制策略与方法） 控制理论
⑤局部相似（不完全相似）：个别方面的相似 例：2台同步发电机，i(t) 相似，但电场和磁场分布不相似。
⑥近似相似：在某些假设条件下的现象相似 例：研究2台同步发电机的机电暂态过程，可以不计定子电流中的直 流和倍频分量 以及 转子电流中的周期分量
第0章 系统辨识概论
0.1 系统仿真的基本概念
(3)系统模拟的基本原理——相似定理
X Y Z mx ; my ; mz x y z
mx my mz m
各轴异比相似：
Z
z
mx my mz
Y X
y
x
第0章 系统辨识概论
0.1 系统仿真的基本概念
(2)系统相似及其基本类型 ②现象相似： 不同系统所发生的过程中，各对应物理量存在一个固定的比例系数
i
定一个与实测系统等价的模型
定义II：按规定准则，在一类模型中，选择一个与数据拟合得最好的模型
基本原理：
实际系统 （原型 M M ）
+ -
ym
u
e
系统辨识
min J (e, θ) J (θ)
系统模型 （ Mθ ） 调整θ
yα
辨识三要素：（u,ym）、Mθ、J(θ )
第0章 系统辨识概论
0.2 系统辨识的基本概念