铭牌数据与序列二次规划在感应电机参数辨识中的应用

"感应电动机的参数辨识是电力系统分析中的重要环节，尤其是基于铭牌数据的参数估算。本文提出了一种新的感应电动机（包括单笼和双笼模型）参数辨识方法，该方法利用序列二次规划算法优化数学模型，以提高计算效率和准确性。目标函数为使计算出的电动机性能指标与铭牌数据的偏差最小，约束条件包括定子电流、输入无功、最大电磁转矩和起动参数等关键指标等于铭牌标注的值。通过实例验证，该模型和算法能够更准确地反映电动机的实际工作特性，优于现有的其他方法。此方法对于改善电力系统的电压稳定性和分析精度具有重要意义。" 在电力系统中，感应电动机作为主要负荷之一，其模型参数的准确性对电压稳定性的研究至关重要。传统的基于铭牌数据的参数估算方法存在一定的局限性，如忽略某些关键性能指标或使用简化的假设。本文针对这一问题，提出了一种新的辨识方法，该方法考虑了电动机的最大电磁转矩、起动参数等关键指标，并且采用了序列二次规划算法，这是一种有效的优化工具，能处理非线性和约束优化问题。 具体来说，提出的模型分为单笼和双笼两种电动机模型，它们的稳态等值电路如描述中的图1所示。模型以计算出的电动机性能与铭牌数据的偏差最小化为目标，同时满足电动机的电气特性，如定子电流Is、输入无功、最大电磁转矩和起动参数等。这种方法避免了传统方法中人为添加近似约束的不足，提高了辨识的精确度。 通过比较分析，文章指出，采用提出的模型和算法计算得到的感应电动机参数更接近实际工作状态，能更好地模拟电动机在不同工况下的行为，这对于电力系统分析软件的模型校准和预测性能至关重要。特别是在大规模受端系统中，准确的电动机模型参数有助于提高电压稳定性和整体系统运行的可靠性。 总结来说，本文提供的基于铭牌数据和序列二次规划的感应电动机参数辨识方法，不仅解决了现有方法的不足，还提升了模型参数的准确性，对于电力系统的动态分析、故障预测和控制策略的制定具有积极的理论和实践价值。