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基于状态空间模型与PEM迭代算法的电力系统惯量辨识
文献摘要：
惯量是保障电力系统频率安全稳定的重要参数之一,因此需对其进行精确的在线测量.针对当前采用的系统辨识方法测量精度不高的问题,研究系统辨识中算法模型的选择对测量结果的影响.首先,分析比较现有的传递函数模型、自回归滑动平均模型以及子空间辨识模型进行惯量辨识的测量原理.其次,从惯量响应初期阶段数据匹配的角度,提出基于PEM迭代算法的状态空间估计模型.最后,搭建10机39节点电力仿真系统,验证了所提辨识模型的正确性.并在不同功率扰动程度以及不同采样时间窗口下,分析4种辨识模型的适用性,为确定系统最优辨识模型提供参考依据.
文献关键词：
电力系统惯量;系统辨识;在线测量;迭代算法
中图分类号：
作者姓名：
徐波;杨逸欣;余万强;陈雨楠;李东东
作者机构：
上海电力大学电气工程学院,上海 200090;国网四川省电力公司内江供电公司,四川 内江 641400;华中科技大学电气与电子工程学院,湖北 武汉 430074
文献出处：
引用格式：
[1]徐波;杨逸欣;余万强;陈雨楠;李东东-.基于状态空间模型与PEM迭代算法的电力系统惯量辨识)[J].电力系统保护与控制,2022(18):123-130
A类：
B类：
状态空间模型,PEM,迭代算法,电力系统惯量,惯量辨识,电力系统频率,频率安全,重要参数,在线测量,系统辨识,辨识方法,测量精度,研究系统,算法模型,传递函数模型,自回归滑动平均模型,子空间辨识,辨识模型,测量原理,惯量响应,初期阶段,阶段数,数据匹配,仿真系统,功率扰动,采样时间,时间窗口,系统最优
AB值：
0.37798
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