基于Park方程的电力负荷模型参数识别

简介：
本文研究了利用Park方程对电力系统中的负荷模型进行参数识别的方法，旨在提高负荷建模精度和系统的稳定性。 电力系统负荷模型参数辨识在电力系统分析领域至关重要，它直接影响到系统的稳定性和可靠性。传统方法通常使用感应电机实用模型进行总体测辨法来确定参数值，但这种方法在处理非对称故障时存在局限性，因为其忽略了q轴电压分量，导致负载参数识别精度降低。 为解决这个问题，刘利国和鞠平两位学者提出了一种新的方法：直接应用Park方程来进行电力负荷模型的参数辨识。Park方程式电机控制理论中的基础公式之一，可以提供更精确且全面的电动机模型，并能统一描述三相系统中对称与不对称故障情况下的负载行为，从而提高识别精度。 通过d轴和q轴（即直轴和交轴）变换，Park模型能够将交流电机的电压、磁链等参数转换为直流等效参数，便于处理。其中，d轴代表磁场方向而q轴垂直于它表示磁通量的方向，在这种坐标系下，交流电机中的时变参数被简化为恒定值。 该负荷模型包括静态和动态两部分：前者使用幂函数形式；后者基于感应电动机模型，并运用Park方程。这些模型描述了电力系统中电压、磁链、电流以及转矩等参数之间的关系。特别是在动态模型里，电压方程与磁通量变化的方程式能精确表达不同运行条件下的电机行为。 在应用Park方法进行负荷参数辨识时，需将交流采样数据从静止坐标系转换到旋转坐标系中，并且无需识别所有参数，而是专注于对模型输出影响较大的关键参数。优化算法如梯度下降、遗传算法或粒子群优化等可用来求解微分方程并找到最佳的参数值。 这种方法克服了传统方法在非对称故障处理中的不足，提供了更精确的负载模型，并为电力系统的稳定运行和故障分析提供技术支持。未来研究中可能会将Park模型作为主流工具之一来使用。