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1、第27卷第5期電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)Vo1．27No．52015年5月ProceedingsoftheCSU—EPSAMav2015采用最大．最小蟻群算法的勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)毛曉明，，蔡永智，趙勇(1．廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，廣州510006；2．中國(guó)南方電網(wǎng)科學(xué)研究院，廣州510080)摘要：為獲得發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)準(zhǔn)確的模型參數(shù)，對(duì)BPA(bonnevillepoweradministration)軟件中勵(lì)磁系統(tǒng)典型仿真模型進(jìn)行深入分析，得到模型參數(shù)與勵(lì)磁系統(tǒng)大、小階躍響應(yīng)特性的關(guān)聯(lián)關(guān)系。結(jié)合實(shí)際情況，對(duì)
2、需辨識(shí)參數(shù)進(jìn)行篩選，對(duì)參數(shù)取值范圍進(jìn)行限制。采用最大一最小蟻群算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，先求得影響發(fā)電機(jī)空載電壓小干擾階躍響應(yīng)特性的主要參數(shù)，再得到影響發(fā)電機(jī)空載電壓大干擾階躍響應(yīng)特性的主要參數(shù)。BPA計(jì)算得到的辨識(shí)模型仿真曲線(xiàn)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)吻合良好，仿真結(jié)果表明了辨識(shí)方法的有效性。關(guān)鍵詞：勵(lì)磁系統(tǒng)；參數(shù)辨識(shí)；最大一最小蟻群算法；電壓階躍響應(yīng)中圖分類(lèi)號(hào)：TM743文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1003—8930(2015)05—0051—05DoI：10．3969／j．issn．1003—8930．2015．05．10
3、ExcitationSystemParameterIdentificationviaMaximum-minimumAntSystemMAOXiaoming，CAIYongzhi，ZHAOYong(1．FacultyofAutomation，GuangdongUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China；2．ScienceResearchAcademy，ChinaSouthernPowerGrid，Guangzhou510080，China)Abstract：I
4、nordertoacquiretheaccurateparametemofgeneratorexcitationsystems，thetypicalsimulationmodelsusedinbonnevitlepoweradministrationBPAsoftwarepackageareanalyzedindepth．Therelationshipbetweenthepa—rametersandsystemsmallandlarge-signalvoltage-stepresponseisinves
5、tigated．Parametersneededtobeidentifiedareselectedandtheirrangesofvaluesarespecifiedaccordingtopracticalstatus．Selectedparametersareidentifiedviathemaximum-minimumantsystem，andtheparameterswhichmainlyimpactongeneratorsmall-signalvoltagestep-re—sponsearein
6、itiallyobtained，thentheparametersdominatinggeneratorlarge—signalvoltagestep-responsearesubse-quentlyacquired．SimulationcurvesoftheidentifiedmodelobtainedbyBPAfitwellwiththefielddata，andresultsshowtheefectivenessofthedevelopedmethod．Keywords：excitationsys
7、tem；parameteridentification；maximum—minimumantsystem；voltagestep-response電力系統(tǒng)規(guī)劃及運(yùn)行方式的制定，有賴(lài)于電能有效解決高階非線(xiàn)性系統(tǒng)辨識(shí)難的問(wèn)題。目前力系統(tǒng)仿真計(jì)算與分析f1】。勵(lì)磁系統(tǒng)模型是同步電使用最多的人工智能方法為遺傳算法GA(genetic機(jī)模型的重要組成部分，其參數(shù)的準(zhǔn)確性對(duì)電力algorithm)。文獻(xiàn)[6—7]將GA及其改進(jìn)算法應(yīng)用于系統(tǒng)穩(wěn)定性計(jì)算的精度和結(jié)論有重要影響。對(duì)發(fā)勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)，結(jié)果較為理想。但GA
8、尋優(yōu)效電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)果依賴(lài)于參數(shù)初值的選定，在先驗(yàn)知識(shí)不足時(shí)難進(jìn)行勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)是一項(xiàng)非常重要的工作圓。以辨識(shí)出與實(shí)際相符的系統(tǒng)參數(shù)。勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)的方法主要有傳統(tǒng)辨識(shí)法本文以仿真軟件BPA中的勵(lì)磁系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)模型和人工智能法。常用的傳統(tǒng)辨識(shí)法有頻域法[31和時(shí)為待辨識(shí)模型，根據(jù)發(fā)電機(jī)空載大、小干擾電壓階域法，這兩種方法概念清晰，簡(jiǎn)便易行，在工程上躍響應(yīng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，采用最大一最小蟻群算法辨識(shí)勵(lì)得到了廣泛應(yīng)用。但勵(lì)
