可观测量同步发电机参数辨识：直接积分最小二乘法

"基于可量测量的同步发电机参数时域辨识" 同步发电机是电力系统的核心设备，其参数的准确获取对于系统的稳定运行至关重要。传统的同步发电机参数辨识方法，如实用参数模型和派克模型，存在一些局限性。实用参数模型在特定假设下构建，可能导致辨识结果精度不足，而派克模型虽然可以提高精度，但含有不可观测量，需要求解复杂的微分方程，增加了计算难度和辨识时间。 本文针对这一问题，提出了一种新的基于可量测量的同步发电机参数时域辨识模型。该模型建立在派克模型之上，通过对状态量进行重新定义，确保所有状态量均可直接通过量测量获得，无需解决微分方程。这大大简化了参数辨识过程，提高了效率，同时减少了噪声干扰。 具体实现过程中，文章采用了直接积分最小二乘原理进行参数辨识。这种方法通过直接积分状态量，避免了解微分方程和导数项的计算，从而降低了辨识的复杂性。此外，文章提出了一种分步辨识策略，利用同步发电机的稳态和暂态数据，进一步优化了辨识的准确性和稳定性。 通过MATLAB进行的仿真算例，文章将新模型与传统派克模型及文献中的模型进行了比较。结果显示，提出的模型和算法不仅正确、简洁，而且在精度上具有显著优势。这一研究对于提高同步发电机模型的准确度，优化电力系统分析和控制具有重要意义，为实际应用提供了更可靠的方法。 总结来说，这篇论文聚焦于解决同步发电机参数辨识的难题，创新性地提出了一个基于可量测量的辨识模型，结合直接积分最小二乘法和分步辨识策略，实现了高效、准确的参数估计，降低了噪声影响，对电力系统研究和工程实践具有积极的推动作用。