提升泛化能力的小水电机群动态等值建模研究

"本文主要探讨了小水电机群动态等值建模中模型泛化能力不足的问题，提出了新的计及模型泛化能力的等值方法。文章指出，由于小水电站大量并网，对大电网的影响分析需要精确的等值模型。然而，传统的等值模型在重现已知故障情况时表现良好，但在未知故障情况下无法准确反映系统动态特性。" 在中国西南地区的电力系统中，小水电机群的集中并网现象显著，这给大电网的稳定运行带来了新的挑战。为了更好地理解和预测这些小水电站对电网动态性能的影响，建立具有强泛化能力的等值模型至关重要。传统的小水电等值模型通常基于历史数据，能较好地复现已知的故障场景，但当面对未出现过的故障或异常情况时，其预测准确性往往受限。 为此，该研究深入分析了传统等值模型泛化能力弱的原因，提出了一种创新的小水电机群动态等值方法。首先，通过同调性判别，对小水电机群进行分类和分组，以体现不同机组之间的差异性。其次，使用五阶发电机模型来详细描述单个等值发电机的动态行为，这比简单的等值模型更能捕捉复杂的动态特性。在此基础上，针对发电机本体和励磁系统的参数进行辨识，以确保模型的准确性。 为了防止参数辨识过程中的多解问题，研究引入了灵敏度分析，将参数分为关键参数和非关键参数。关键参数直接影响系统动态性能，而非关键参数则次要。这种方法可以优先识别并优化关键参数，从而提高等值模型的稳定性和泛化能力。考虑到电力系统的非线性特性，该方法还结合了多目标优化技术，以平衡模型的精度和复杂性，确保在各种工况下都能得到稳定的等值结果。 这项研究提出的新方法旨在增强小水电机群等值模型的适应性和泛化能力，使其不仅能够准确再现已知的故障情况，还能有效地预测和处理未知的系统动态。这为电力系统稳定性分析和故障预防提供了更可靠的工具，对于保障电网安全、提升调度效率具有重要意义。