基于PMU数据的同步发电机参数辨识的中期报告

基于PMU数据的同步发电机参数辨识的中期报告摘要：同步发电机的参数一直是电力系统稳定性研究的重点，在实际运行中对发电机的传动系统进行检修、维护以及定期的性能评估需要对发电机的参数有所了解。通过与电力系统同步运行的PhasorMeasurementUnit（PMU）可以实时测量电力系统中同步发电机的运行数据，因此，使用PMU数据来进行各种算法的同步发电机参数估计成为了一种可行且有效的方法。本中期报告主要介绍了基于PMU数据的同步发电机参数辨识的研究进展。关键词：同步发电机，PMU，参数辨识一、研究背景在电力系统中，同步发电机是电力系统中心的组成部分，其运行状态和性能对电力系统的稳定性有着非常重要的影响。因此，对同步发电机的参数进行准确的估计和辨识显得尤为重要。目前，同步发电机参数的估计方法主要基于传统的经验式计算、基于变压器模型的状态估计法，以及基于遗传算法、粒子群优化算法等元启发式算法的优化方法。然而，这些方法的潜在问题是难以满足实际应用中复杂电力系统运行条件的要求，比如当电力系统中发生故障的时候，这些方法可能不能够快速准确地估计发电机的参数。PhasorMeasurementUnit（PMU）的出现使得同步发电机的参数辨识方法有了新的思路。PMU是一种能够高精度地测量电力系统数据的设备，其采样频率高达50Hz或以上。使用PMU可以实时测量电力系统中同步发电机的运行数据，因此，使用PMU数据来进行各种算法的同步发电机参数估计成为了一种可行且有效的方法。二、研究现状近年来，基于PMU数据的同步发电机参数辨识的研究已经取得了一些进展。主要研究内容包括：同步发电机初始参数估计方法、同步发电机参数在线估计方法以及同步发电机参数离线估计方法。（1）同步发电机初始参数估计方法同步发电机初始参数估计是同步发电机参数辨识的关键步骤。通过初始参数估计，可以为后续的在线参数估计和离线参数估计提供较为准确的初始值。目前，同步发电机初始参数估计方法主要包括基于卡尔曼滤波器的方法、基于灰色系统理论的方法等。（2）同步发电机参数在线估计方法同步发电机参数在线估计方法是指在发电机实际运行的过程中，通过对PMU实时采集的数据进行处理得到相应的参数值。目前，同步发电机参数在线估计方法主要包括基于卡尔曼滤波器的方法、基于贝叶斯推断的方法以及基于神经网络的方法等。（3）同步发电机参数离线估计方法同步发电机参数离线估计是指通过历史采集的数据，对同步发电机参数进行估计的方法。目前，同步发电机参数离线估计方法主要包括基于小波变换的方法、基于模糊聚类的方法等。三、未来展望基于PMU数据的同步发电机参数辨识方法在实际应用中具有广泛的应用前景。目前，该领域的研究还需要进一步改进和完善。未来，可以从以下几个方面展开研究：（1）完善参数辨识算法，提高估计的准确性和精度。（2）结合现代化智能算法，如深度学习、迁移学习等算法，构建更加智能化、高效的同步发电机参数辨识系统。（3）利用PMU数据挖掘技术，挖掘更多的有用信息，用于同步发电机参数辨识的研究和应用。参考文献：[1]刘志远,陈伟庆,程小鹏.基于PMU数据的同步发电机参数辨识技术综述[J].电力建设,2018(3):39-46.[2]李涛,吴