基于扩张状态观测器的多机系统非线性协调控制

针对精确反馈线性化(EFL)的非线性控制器鲁棒性差、结构复杂的缺点,提出了基于扩张状态观测器(ESO)的多机电力系统汽门和励磁的非线性分散协调控制策略。同时给出了基于EFL的分散协调控制策略。数字仿真表明,当标称参数与电网实际一致时,基于ESO的非线性控制器能达到EFL控制器的非线性控制效果,但基于ESO的非线性控制器设计无需电网的有关参数,在标称参数与实际电网参数有误差时,基于ESO的非线性控制器较EFL具有更佳的鲁棒性和适应性。     

发电机神经网络模型用于电力系统暂态稳定计算

用递归神经网络建立发电机模型,多层输出反馈网络建立励磁系统和调速系统模型,并将此三部分集结构成为一个发电机组的详细模型。将此详细模型写入电力系统的网络方程,联立求解电力系统暂态稳定过程。详细模型写入暂态稳定程序中６机２２节点网络。暂态过程计算结果表明,由人工神经网络模型仿真计算与机理模型常规稳定计算比较,使用人工神经网络模型和机理模型的计算结果非常接近,说明人工神经网络模型可以用于电力系统暂态稳态计算,为今后人工神经网络并行、快速、在线处理电力系统实时计算提供应用途径。     

水电站发电机组动态特性的在线辨识

本文介绍了在某水电站发电机组处于不同运行方式下在线辨识试验结果。试验结果表明,应用伪随机信号相关仪对电力系统进行在线辨识是安全可行的,并且看出单台发电机组的动态特性与电力系统的结构和潮流有关。     

推广卡尔曼滤波法应用于同步机参数估计和电力系统动态等效

本文提出一类用推广卡尔曼滤波技术，在线估计同步机参数和电力系统动态等效的方法。在电机参数估计中，对不同运行方式下的估计效果，初值设置对收敛的影响，量测参量的选择作了探讨。在动态等效计算中，采用一简单确定性的单机无穷大系统去动态等效一未知的两机系统。分析了不同运行方式下动态等效的效果，并对等效主特征根和原型主特征根作了验证，这一方法可为在线测试参数，状态观测和动态等效提供手段。     

负荷建模和参数辨识的遗传进化算法

提出了一种用于电力系统负荷建模和参数辨识的遗传进化算法,该方法与传统的最小二乘法相比具有全局搜索优化特点,适用于非线性、不连续或微分不连续的各种负荷模型.该方法已成功用于工业负荷实测数据辨识及动态和静态负荷建模.在静态负荷建模上,辨识结果略优于传统的最小二乘法,且通用性更好,只需做极小的修改就可以用于各种形式的静态负荷模型.在动态负荷建模上算法不仅给出了更优秀的结果,而且表现出很好的稳健性.结果表明此方法在负荷建模中的优势.     

随机系统辨识理论用于大电力系统的动态拟合及其等效最佳控制

该文提供了一类统计学的线性化逼近的动态拟合方法。用一个参数自适应的简单系统模型（确定性的、低阶线性化的单机一无穷大电力系统）去拟合一个未知的复杂大系统（随机性的、高阶非线性的两机电力系统）。采用的是随机信息滤波和系统辨识理论以及Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ随机数字模拟技术。进而用于局部系统稳定性的在线识别和等效最佳控制。对于处理一类大系统的随机动态问题，本文也可供参考。     

基于纯软件模式的全范围水电站运行人员仿真培训系统

首先给出了基于计算机纯软件模式的水电站运行人员仿真培训系统的组成结构，随后讨论了仿真模型的选择方法，然后结合内部软件机制说明了培训仿真系统的整合步骤，在浙江某水电站的实际投运效果说明水电站仿真培训系统能够满足运行人员的各种培训需要。     

频域法辨识同步机参数

提供和比较了静态频率响应法（ＳＳＦＲ）和在线频率响应法（ＯＬＦＲ）两种测定同步机参数的方法。两种方法都能提供ｄ轴和ｑ轴的参数，并都经过实验验证，ＳＳＦＲ方法简单易行，获得的数据与设计值接近。ＯＬＦＲ法先进、可靠；由于考虑了饱和与转子阻尼等影响，其参数更接近于实际运行工况时的结果。