RAPID：模块化可扩展工具箱用于Modelica和FMI兼容模型的参数ID识别

⃝⃝可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectSoftwareX 5（2016）144原始软件出版物www.elsevier.com/locate/softxRAPID：一个模块化的可扩展工具箱，用于Modelica和FMI兼容模型Luigi Vanfrettia，b，Maxime Baudettea， Bogodorova a，Achour Amazouzc，TetianaBogodorovaa，Tin Rabuzina，扬·拉韦纽，弗朗西斯科·何塞·戈姆·洛佩一个SmarTS实验室，瑞典斯德哥尔摩皇家理工学院b挪威奥斯陆Statnett SF研究与发展司c控制系统设计，德国，Blankenfelde-Mahlow接收日期：2016年2月12日;接收日期：2016年7月25日;接受日期：2016年7月26日摘要本文介绍了在欧盟FP7i特斯拉项目中开发的RAPID参数ID识别工具箱（RAPID该工具箱旨在对使用Modelica语言开发的模型进行参数识别，特别关注电力系统模型识别需求。该工具箱的开发考虑到了模块化和可扩展性，使用MATLAB/SIMULINK作为插件环境，在其中执行识别过程的不同任务。识别过程使用不同的优化算法来改进模型响应对选定标准的拟合。RA PID的模块化架构为用户提供了完全的自由来扩展和调整软件以满足他们的需求，例如实现或链接外部求解器以进行仿真或优化。与Modelica模型的兼容性是通过使用符合Functional Mock-up Interface（FMI）标准的技术实现的。c2016作者。由Elsevier B. V.发布。这是CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章（http：//creativecommons. 组织/licenses/by-nc-nd/4. 0/）。关键词：FMI; Modelica;模型验证;系统辨识代码元数据当前代码版本v0.9用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-16-00026法律代码许可证LGPL3.0使用git的代码版本控制系统使用Matlab的软件代码语言、工具和服务编译要求，操作环境依赖性Matlab/Simulink R2011 b到R2014 b（MathWorks）：- 优化工具箱- 全局优化- 统计工具箱- 信号处理工具箱- 图像处理软件FMI（Modelon）如果可用，链接到开发人员文档/手册https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-16-00026/blob/master/README.md支持电子邮件，以了解问题1. 动机和意义*通讯作者。电子邮件地址：baudette@kth.se（M.Baudette）。模型验证和参数识别方法和工具在许多工程领域中至关重要，http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2016.07.0042352-7110/c2016作者。由爱思唯尔公司出版 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http：//creativecommons. org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。L. Vanfretti等人/SoftwareX 5（2016）144145其起源可以追溯到高斯在这种方法和工具的目的是确保动态系统的数学描述对应于其对于给定有效域的真实行为（即，模型对于给定“应用”是“足够好的”）。系统的边界暴露在关于系统结构的测量和知识中。在电力系统中，Pha-分选测量单元（PMU）从多个位置收集高速、时间同步数据，并包含多种信号类型，也称为同步相量[2]。同步相量数据使工程师有机会提取有关系统动态响应的知识。随着更先进的信息技术的出现，数据处理和知识提取方法现在可供不同领域的专家使用。这为电力系统的模型验证提供了研究和开发机会，这已被确定为重要的PMU应用[3]。目前，这一最新发展建立了一个框架，允许人们在（a）用于表示系统的模型结构，（b）用于识别所选模型结构的估计方法，（c）用于解决方案的算法，以及（d）它们在计算机软件中的实际实现之间进行明确的分离。从系统识别领域理解这一框架，并特别关注特定领域的需求（即电力系统要求），为快速参数识别（RAPID）工具箱的开发提供了催化剂。作者系统识别样本（即，（a）至（d））。2. 软件描述RA PID工具箱的开发是为了根据FMI标准[6]自动化交换模型的模型验证、校准和参数识别过程工具箱提供了以下输入：1. 一个MAT LAB/SIMULINK [7]模型，带有一个封装了感兴趣的动态模型的功能模拟单元（FMU）12. 参考响应（例如，来自测量的时间序列），其定义要在要被最小化的成本函数中使用的变量;1FMU是遵循FMI标准的编译模型。FMI标准现在得到30多种工具的支持，参见http://www.fmi-standard.org/tools-OpenModelica支持从Modelica模型生成FMU，参见http://www.openmodelica.org。Fig. 1. RA PID工具箱的工作原理，显示了工具箱如何通过迭代过程，基于模型响应和参考响应之间的适应性标准校准模型3. 待估计/校准的参数集;对于每个参数，其初始值以及由其最小值和最大4. 选择的优化和仿真算法（avail-能够或新添加的）及其具体设置;5. 成本函数的类型（即目标函数）（可用或新添加）。注：用户需要考虑所研究系统的非线性，并在配置实验设置时仔细注意[5]。工具箱将自动加载初始参数集，模拟模型，并记录模型的输出（从初步选择的输出变量列表中），如图所示。1.一、RAPID将尝试调整模型的参数，以便最小化给定的标准（例如，通过将模拟模型的输出与所提供的参考之间的曲线拟合标准该工具箱非常灵活，允许用户选择任意数量的参考信号。适应度函数（即目标函数）可以由用户定义，或者用户可以利用一组默认标准。2.1. 软件构架该工具箱被设计成一个模块化软件包（见图1和图2）。2（a）和2（b））。它包括一个图形用户界面（GUI）（在gui文件夹中实现;使用runRapidGui启动），允许将其用作独立工具。该工具箱也可以通过命令行接口（CLI）调用，在MATLAB中，使其集成在脚本与其他工具箱或软件进行额外的软件代码被划分为几个模块，这些模块执行自动化过程的各个任务，并处理模块之间的通信functions/rapid.m中的核心代码管理实验设置和整个过程的执行。其他模块提供以下服务：优化，模型仿真和目标函数计算。RAPID可通过这些模块中的每一个的几个实现来实现。可用的优化服务包括对传统算法（如MATLAB [8]中的fmincon）和启发式算法（如作者实现的粒子群优化（PSO）算法）的支持。可用的仿真服务是利用FMI技术实现的[9]，该技术允许使用MATLAB/SIMULINK中原生的求解器。FMI兼容性通过FMI扩展[10]来确保，该扩展兼容FMU 1.0和2.0。用户还可以轻松地实现新模块。特别是，优化工具使用插件架构146L. Vanfretti等人/SoftwareX 5（2016）144(a) 软件架构。(b) 软件架构实现。图二. RAPID工具箱的架构（a）示出了其与外部组件的交互，详细说明了要提供的输入和从工具箱获得的输出。实现（b）使用嵌套文件夹结构完成。其可以被扩展以包括附加的优化算法。这是通过在algos/中定义一个集成目标函数和用户选项的函数来实现的。工具 箱 中 的 进 一 步 集 成 是 通 过 使 用 新 的 case 扩 展functions/rapid.m以及在GUIDE中的gui/rapidMainWindow.fig2.2. 软件功能RAPID 工 具 箱 作 为 软 件 原 型 和 iTesla 平 台（http://www.itesla-project.eu/）的模块之一开发，涉及模型验证、校准和参数估计。它提供了必要的方法来执行：组件 水平 验证 和 参数估计，即，给定关于组件模型的组件参考（测量）和知识（假设），执行参数识别并与原始值进行比较，以及执行交叉验证以校准模型中的参数值;开发聚合模型/模型简化，即- 用聚合模型代替一组组件，对于该聚合模型，估计的参数值将根据成本函数给出最小误差;大型网络验证，即估计大型互连网络的多个组件的参数集。迭代过程是自动的，即，给定的模型响应与给定的参考（测量）响应自动匹配。FMI技术的使用增加了与Modelica模型的兼容性，例如在iTesla项目中开发的模型[11]，因为一些Modelica工具支持FMI标准用于模型导出。3. 说明性示例为了避免进入特定领域的复杂性，本节提供了一个简单的说明性示例。实际的电力系统识别例子可以在[12]中找到。在电力系统研究中，以及在其他领域，聚合（或模型降阶）是一种常见的做法，旨在通过将多个单元替换为单个单元来简化系统模型，同时保留原始聚合行为。该“用例”的目标实验的设置如下：参考模型如图3所示。它是一个基本的电力系统模型，包括一台发电机、一个负荷和多条线路，由2台发电机 组成 的设 备 连接 到该 发 电机 。所 有 发电 机均 由GENROE模型表示（见[11]）;图图3示出了聚集模型，其中原始设备的两个发电机被等效的单个发电机设备替换;Modelica模型使用从PSS/E（电力系统分析工具）导入的潮流解进行初始化（参见[13]）;将最小化标准（即目标函数）设定为聚合模型响应与参考模型响应之间的欧几里得距离之和求和考虑以下三个输出（在总线GEN 1处）：端电压、有功功率和无功功率;在两个模型中引入了相同的小信号扰动来激发系统的动 力 学 （ 图 中 橙 色 的 轮 廓 ） 。 3），从而使激励电压········L. Vanfretti等人/SoftwareX 5（2016）144147===-图3.第三章。用于参数识别过程的参考模型和聚合模型（关于此图例中颜色的参考解释，请读者参考本文的网络版本。见图4。参考模型和聚合模型对t时励磁电压扰动的响应比较2 s和t10s。在过程的不同迭代中显示部分结果（参见右侧的色标）。(For对本图图例中所指颜色的解释，读者可参考本文的网络版(i.e.左侧发电机的EFD暂时增加;使用三个模拟输出（在总线GEN 1），12个参数的聚合植物被识别使用PSO算法。校准过程是迭代的，并评估不同的参数集，直到模型满足最小化标准）。图4示出了聚合模型的响应与参考系统的比较。这两种模型都是通过在t2s处升压和在t10s处降压来扰动的。发电机励磁电压中的信号。可以注意到，随着使用新参数集的模拟的进行，响应变得更接近参考响应。优化过程结束后，工具箱返回所有参数的数值这些值在有效的实际范围内，因为RAPID实验被配置为将每个参数限制在同步机的典型值的范围内。此外，可以注意到，校准的聚合植物响应与原始植物的响应非常匹配（见图11）。 4）.4. 影响电力系统正在成为高度复杂的信息物理网络，模型验证工具已被强调为电力系统分析的主要和迫切需要不同的复杂性和规模[3]。有几项任务将受益于更灵活的工具，例如单个发电机组参数的估计和验证[14]，通过识别聚合模型参数[16]优化控制参数[15]，以及验证整体电网动态[3]。实际上，一个好的电力系统模型不仅需要物理组件的正确数学表示，而且还需要与建模的物理系统相对应的正确参数化。因此，输电系统运营商（TSO）最近专注于维护代表实际电力系统的参数数据库，而大多数电力系统组件的数学表示在20世纪70年代开始开发。这项任务之所以具有挑战性，有几个原因。首先，从网格中获得的信息是不完整的。此外，技术的知识产权问题不允许公开交换关于某些电力系统组件的建模细节。第二，不同的TSO使用不同的仿真工具时，转换成信息丢失，只交换参数化数据。因此，最近做出了很大的努力来开发公共信息模型（CIM ）[17]。然而， CIM和通用网 格模型交换标 准（CGMES）[18]有几个限制，不能保证明确的模型交换[19]。最近在这方面的工作考虑使用Modelica来定义此外，目前可用的电力系统模型验证工具[3]有几个局限性，例如：（a）应用范围窄（例如仅用于单个组件/目的模型验证），（b）将整个识别过程绑定到特定方法/算法（例如卡尔曼滤波器[16]）和/或（c）仿真工具的单片架构，以及（d）没有可用的工具解决明确模型交换的重要问题。RA PID工具箱旨在提供一种灵活的解决方案，通过使用标准化软件组件，如用于模型交换的FMI。此外，该工具箱易于扩展，允许用户集成自己的优化算法，并满足特定的识别问题。·148L. Vanfretti等人/SoftwareX 5（2016）144··•2如本文所示，可以使用模型校准的另一种情况是简化模型时，其中聚合模型取代了几个组件。聚合过程并不简单，因为没有唯一的数学方法来推导聚合模型的参数。因此，它的校准是必要的，以验证简化模型。这是许多TSO的典型任务，他们需要将整个发电厂（由多个发电机及其自动控制系统组成）聚合为单个发电机表示，以减少电网模型的整体状态空间维度[21];主要是为了简化分析和结果解释，但也为了减少仿真时间。虽然有一些工具用于此目的，但这些工具要么依赖于模糊的模型描述[22]，要么绑定到特定的模拟器[16]。正如这个用例所展示的，使用RA PID并不强加这些要求。开源工具的开发与当今作者还希望通过提供一个支持这些技术的有用工具箱，使Modelica和FMI在电力系统建模、仿真和模型验证相关任务中的使用民主化。5. 结论电力系统正在成为高度复杂的信息物理网络，模型验证工具已被强调为分析不同复杂性和规模的电力系统描述的主要和迫切需要[3]。本文概述了在欧盟FP7i特斯拉项目中开发的RAPID这是作者的一个卑微的尝试，以推进国家的最作者承认，可能有一个巨大的阵列的可能的功能，优化方法等，因此，作者决定使用OSS许可证发布此软件，以便可以进行进一步的开发，而不管作者该软件将在2016年期间由作者维护，直到第一作者的研究团队获得开发资金因此，为了使软件能够发展壮大，作者希望鼓励用户提供自己的应用示例或为工具箱的进一步开发做出任何其他贡献。致谢感谢以下资助机构的支持：挪威输电系统运营商Statnett SF，通过Symptom和RT-VS项目。欧盟委员会通过FP7i特斯拉项目提供资金北 欧 能 源 研 究 通 过 STRONg rid 项 目 。 STandUP forEnergy协作倡议，通过SRA赠款支持第一作者。附录A. 补充数据与本文相关的补充材料可以在http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2016.07.004上找到。引用[1] Abdulle A，Wanner G. 200年的最小二乘法。Elem Math 2002;57（2）：45-60. http://dx.doi.org/10.1007/PL00000559网站。[2] Almas MS，Baudette M，Vanfretti L，Løvlund S，Gjerde JO.同步相量网络，在STRONg2rid项目中开发的实验室和软件应用，在：2014 IEEE PES大会-会议展览会。2014年。p. 1 -5 http：//dx.doi。org/10. 1109/PESGM。2014年。6938835。[3] NASPI同步相量技术报告，使用同步相量的模型确认。Tech.众议员（2013年）。[4] 宁尼斯湾一些系统识别挑战和方法，卷42岁ElsevierBV;2009年。p.1-20。http://dx.doi.org/10.3182/20090706-3-FR-2004.00001。[5] 永湖系统识别的观点Ann Rev Control 2010;34（1）：1-12。http：//dx. doi。org/10. 1016个/日。控制。2009. 12. 001.[6] Fritzson P.介绍使用Modelica对技术和物理系统进行建模和仿真。Hoboken，NJ，USA：Wiley-Blackwell;2011.http://dx.doi.org/10.1002/9781118094259网站。[7] 马瑟斯·沃克斯，斯穆林克。网址http://mathworks.com/products/simulink/。[8] MATLAB ，优化 工具箱。 http： //mathworks. com/help/optim/index.HTML.[9] 功能样机接口。网址https://fmi-standard.org/。[10] ModelonAB ， FMIMatlab.http ： //www.cn.cn 模 型 。com/products/fmi-toolbox-for-matlab/.[11] [10]杨文，李文，李文.iTesla电源系统library（iPSL）：一个用于相量时域仿真的modelica库，SoftwareX.http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2016.05.001网站。[12] 李晓梅，李晓梅，李晓梅.贝叶斯参数估计模型不确定性下的电力系统一次频率控制。IFAC-PapersOnLine2015;48（28）：461 http：//dx. doi。org/10. 1016个/日。ifacol。2015. 12. 171.[13] Zhang M，Baudette M，Lavenius J，Løvlund S，Vanfretti L. 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Vanfretti等人/SoftwareX 5（2016）144149[20] 附件：ENTSO-E。附录F（规范性附录）-在下列情况下使用modelica 动态配置文件。通用电网模型交换规范（CGMES），版本2.5，IEC 61970-600部分草案，第2版，2016年。文件版本1：2016 年 7 月 8 日 。将 于 2016 年 9 月 起 草 。在 线 ：https://www.entsoe.eu/major-projects/common-information-model-cim/cim-for-grid-models-exchange/standards/Pages/default.aspx。[21] 张文辉，张文辉.用于构建电力系统动态等值的励磁机模型聚合IEEETransPowerSyst1998;13（3）：782-8.http://dx.doi.org/10.1109/59.708632网站。[22] 周俊华电力系统同调与模型降阶。在：电力电子和电力系统。NewYork：Springer;2014.网址https://books.google.se/books?id=HGnABAAAQBAJ。