马安安
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 供职机构：浙江大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家电网公司科技项目更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 非连续动态同步发电机组的空间正则化参数辨识方法被引量：2
- 2018年
- 同步发电机组参数的正确性严重影响电力系统仿真及稳定控制结果的有效性,然而励磁和调速系统中大量非连续环节的存在,严重限制了现有在线辨识方法的高效应用。为解决该问题,提出了一种非连续动态同步发电机组的空间正则化参数辨识方法。该方法将不同状态空间下的非连续动态方程转化为统一的等效表达式,并利用简约空间内点算法对含离散化动态方程约束的参数辨识问题进行求解,从而实现参数辨识问题中对非连续动态方程的准确、高效处理。最后,大量的数值试验和实际测试结果验证了所提方法的有效性。
- 朱泽翔熊鸿韬马安安耿光超江全元
- 关键词：参数辨识同步发电机组内点算法
- 考虑量测坏数据的发电机动态状态估计方法被引量：7
- 2017年
- 随着相量测量单元(PMU)的广泛应用,基于PMU的发电机动态状态估计的研究越来越受到重视。如果存在量测坏数据,动态状态估计的滤波效果会受到严重的影响。首先介绍了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的发电机动态状态估计方法。然而,由于PMU数据的质量不高,为解决坏数据的问题,推导残差方程得出时变的阈值,再通过一种迭代检测的方法确定坏数据的测点位置。对于坏数据对应的量测,算法将其剔除后重新进行一次估计,以修正估计结果。算例结果表明,该方法能有效抑制量测坏数据对发电机动态状态估计的影响。
- 马安安江全元熊鸿韬陆海清
- 关键词：动态状态估计机电暂态无迹卡尔曼滤波坏数据
