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利用Lemke优化算法进行负荷静态模型参数识别

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简介:
本研究采用Lemke优化算法对电力系统中的负荷静态模型参数进行高效准确的识别,旨在提升电网运行的安全性和经济性。 本段落在分析传统优化算法的不足之处的基础上,提出了一种新的负荷静态模型参数辨识方法,该方法基于二次规划的Lemke优化算法。文中详细描述了最小二乘法、拉格朗日乘数法及Lemke三种算法的基本原理。通过模拟电力系统中的元件故障情况,并利用最优化理论的Lemke识别算法对实验数据进行分析和建模,得出了一些典型电器(如日光灯、电风扇和空调)及其组合的日负荷静态特征参数。 研究结果表明:由于制造工艺的不同,国外软件提供的模型参数不能直接应用于本地设备;而采用实测得到的数据则更为准确。同时,基于Lemke优化算法的辨识方法能够更好地拟合实际情况,避免了陷入局部最优解的问题,并且所需的时间较短。此外,该方法还解决了参数分散性问题,即最终的结果不会受到初始值选取的影响。

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  • Lemke
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    本研究采用Lemke优化算法对电力系统中的负荷静态模型参数进行高效准确的识别,旨在提升电网运行的安全性和经济性。 本段落在分析传统优化算法的不足之处的基础上,提出了一种新的负荷静态模型参数辨识方法,该方法基于二次规划的Lemke优化算法。文中详细描述了最小二乘法、拉格朗日乘数法及Lemke三种算法的基本原理。通过模拟电力系统中的元件故障情况,并利用最优化理论的Lemke识别算法对实验数据进行分析和建模,得出了一些典型电器(如日光灯、电风扇和空调)及其组合的日负荷静态特征参数。 研究结果表明:由于制造工艺的不同,国外软件提供的模型参数不能直接应用于本地设备;而采用实测得到的数据则更为准确。同时,基于Lemke优化算法的辨识方法能够更好地拟合实际情况,避免了陷入局部最优解的问题,并且所需的时间较短。此外,该方法还解决了参数分散性问题,即最终的结果不会受到初始值选取的影响。
  • 粒子群锂电池的研究.pdf
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    本文探讨了使用粒子群优化算法对锂电池模型参数进行精确识别的方法,旨在提高电池性能预测和管理的准确性。 本段落探讨了基于粒子群优化算法的锂电池模型参数辨识方法。通过利用粒子群优化技术,研究者能够更有效地确定电池模型中的关键参数,从而提高对锂电池性能预测的准确性。该文为从事相关领域研究的技术人员提供了有价值的参考和借鉴。
  • 基于Park方程的电力
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    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。
  • 预测】的SABOESN多输入单输出预测(含Matlab代码).rar
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    本资源介绍了一种基于改进SABO算法优化ESN模型来进行电力系统中多输入单输出负荷预测的方法,并附有实用的Matlab实现代码。 1. 版本:MATLAB 2014a、2019a 和 2021a 2. 提供案例数据可以直接在 MATLAB 中运行。 3. 代码特点:采用参数化编程,便于调整参数;程序结构清晰,并配有详细注释。 4. 使用对象:适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等专业的大学生课程设计、期末作业及毕业设计项目。 5. 作者介绍:某知名企业的资深算法工程师,拥有10年使用MATLAB进行算法仿真的经验。擅长领域包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理和元胞自动机等多种领域的仿真实验研究。如有更多关于仿真源码的需求或数据集定制,请直接联系。
  • 蚁群PID(2017年)
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    本研究于2017年提出了一种基于蚁群算法的创新方法,用于优化PID控制器的参数设置。通过模拟蚂蚁寻找食物路径的行为,该算法有效地提升了系统的控制性能和稳定性,为自动控制系统提供了一个有效的解决方案。 为了解决传统PID控制器参数整定过程中依赖人工经验调整且难以获得最佳参数的问题,本段落提出了一种基于蚁群算法的PID参数优化方法。该方法利用Ziegler-Nichols法确定初始搜索范围,并在二次型性能指标下对PID控制器进行参数优化。通过与传统的Ziegler-Nichols法和单纯形法控制效果对比分析后发现,采用本研究提出的整定策略所得到的控制系统具备更强的抗干扰能力和鲁棒性。此外,文中还探讨了二次型性能指标中的可调参数对于优化结果的影响,并利用MATLAB仿真验证,在设定的评价标准下该方法表现出更好的控制效果。
  • 灰狼(GWO)调整单区域频率控制的PID
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    本文提出了一种基于灰狼优化算法(GWO)来调优单区域负荷频率控制系统中PID控制器参数的方法,以提升系统的动态性能和稳定性。 单区域负荷频率控制模型采用时间乘误差绝对积分ITAE目标函数,并运用GWO算法进行优化。
  • MATLAB-(含教程)PSO粒子群NARMAX的仿真实验
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    本简介提供了一种基于MATLAB平台使用PSO算法对NARMAX模型进行参数估计的实验方法,包括详细教程和仿真分析。适合研究与学习控制系统建模。 基于PSO粒子群优化算法的NARMAX模型参数辨识MATLAB仿真教程及代码实现。
  • 粒子群ANFIS(2007年)
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    本研究于2007年提出,采用粒子群优化算法对ANFIS模型参数进行优化,旨在提升复杂系统建模与预测精度。 粒子群优化算法是一种全局随机进化算法,通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中寻找最优区域。鉴于粒子群算法能够对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,提出了一种结合最小二乘法与粒子群优化的混合学习方法来优化自适应神经-模糊推理系统的网络结构和参数设计。该混合学习算法加快了网络参数辨识的速度,并通过仿真验证了其有效性。
  • 关于分析结构动载的研究(2000年)
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    本研究探讨了运用模态分析技术来辨识结构在动态负载下的响应特性,旨在提升复杂系统中的动载荷评估精度。发表于2000年。 ### 基于模态分析法的结构动载荷识别研究 #### 摘要与背景 本段落讨论了基于模态分析法的动载荷识别技术,并对其在时域内的应用进行了深入研究。动载荷识别是根据已知系统的动态特性和实际测量的动力响应来推断结构所承受的动态激励的过程,对于结构动力响应计算、结构动态设计以及故障分析至关重要。传统上,动载荷识别方法主要分为频域法与时域法两大类。虽然频域法理论和技术相对成熟且应用广泛,但在确定动态力的确切时间历程方面存在一定的局限性;相比之下,时域法则可以直接在时域内求解载荷的时间历程,更适用于工程实践。 #### 动载荷识别的重要性 准确地识别动载荷对于提高结构的安全性和可靠性至关重要。特别是在铁路机车车辆领域,转向架作为关键部件之一,在实际运行条件下的动载荷识别对于制定合理的疲劳设计载荷谱具有重要意义。这不仅可以帮助工程师优化设计,还可以确保转向架能够满足实际运行中的性能要求。 #### 模态分析法识别载荷的基本原理 对于一个具有n自由度的线性振动系统,其基本运动方程可以通过以下公式表示: \[ [M] \ddot{x}(t) + [C] \dot{x}(t) + [K] x(t) = P(t) \] 其中,[M]、[C]和[K]分别代表系统的质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵;\(\ddot{x}(t)\), \(\dot{x}(t)\),\(x(t)\)分别是系统的加速度响应、速度响应和位移响应向量;P(t)是动态载荷向量。 通过模态分析,可以提取出系统的关键参数(如固有频率\(\omega_r\)、阻尼比\xi_r及振型向量|\psi_r|),并利用这些参数将原始运动方程转换为一组解耦的一阶微分方程组。例如,在受到一阶跃力作用时,可以通过以下公式表示: \[ \ddot{q}_r(t) + 2\xi_r\omega_r \dot{q}_r(t) + \omega_r^2 q_r(t) = (\psi_r)^T P(t) \] 其中\(q_r(t)\)代表第r阶模态坐标的响应。 #### 模态分析法的应用案例 为了验证基于模态分析法的动载荷识别方法的有效性,本段落选取了一块薄板作为实验对象。通过模拟不同的动态载荷并记录结构的响应,研究人员成功地验证了该方法的高精度特性。这一结果表明,基于模态分析法的动载荷识别不仅在理论上可行,在实际应用中也能达到预期效果。 #### 面临的问题与挑战 尽管基于模态分析法的动载荷识别显示出了较高的精确度,但应用于转向架结构时仍面临一些挑战。例如如何准确确定转向架的实际运行工况以及复杂环境下的有效参数提取等。此外,转向架的结构复杂性也会增加模型建立难度。 #### 结论 基于模态分析法的动载荷识别技术在时域内展示了其强大的应用潜力,并通过薄板实例的应用验证了该方法的有效性和准确性。未来研究应进一步探索该方法在更复杂的结构(如铁路机车车辆转向架)中的实际运用,以期为结构动态设计与疲劳分析提供更加有力的支持。