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J-GLOBAL ID：201702287806586741   整理番号：17A0101655

観測可能量に基づく同期発電機モデルパラメータの周波数領域同定【JST・京大機械翻訳】

Frequency-domain parameter identification based on measurable variables for synchronous generator model

著者 (4件)： Lu Xiaoyi (State Key Laboratory of Power Transmission Equipment & System Security and New Technology) ,  Luo Jian (State Key Laboratory of Power Transmission Equipment & System Security and New Technology) ,  Yao Zhiliang (Guangdong Power Grid Dongguan Power Supply Bureau) ,  Zeng Weizhang (Guangdong Power Grid Dongguan Power Supply Bureau)
資料名： Dianli Zidonghua Shebei  (Dianli Zidonghua Shebei)
巻： 36  号： 8  ページ： 143-148  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2676A  ISSN： 1006-6047  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 非同期測定を含む同期発電機モデルの基本パラメータを同定するためには,複雑な微分方程式を解く必要があり,同定困難性を増加させる必要がある。同期発電機のインピーダンス行列伝達関数モデルを提案し,パラメータ同定法を単純化し,同定の計算量を低減した。インピーダンスの実数部と虚数部の分離特性の識別アルゴリズムを用いて、モデルの識別性分析を行った結果、定常状態方程式を結合した後、提案モデルの基本パラメータは唯一識別でき、パラメータの多値問題を避け、しかも識別過程はパラメータの経験値と関係がないことが分かった。この方法は,パラメータ誤差に起因する同定精度の低下を効果的に防ぐことができる。適応フィルタを用いて,信号の周波数領域情報を得て,粒子群最適化(PSO)アルゴリズムと結合して,同期発電機の基本パラメータを同定した。シミュレーション結果は,提案したモデルの正当性と同定アルゴリズムの有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 識別過程 ,  簡素化 ,  虚数 ,  Z行列 ,  適応フィルタ ,  計算量 ,  *周波数領域 ,  アルゴリズム ,  インピーダンス ,  同時計測 ,  *同期発電機
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  定常状態 ,  パラメータ同定 ,  *モデルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： synchronous generators ,  parameter identification ,  adaptive filtering ,  frequency-domain identification ,  particle swarm optimization algorithm

分類 (2件)： 発電機  (NB07020J) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 観測 ,  同期発電機 ,  モデルパラメータ ,  周波数領域 ,  同定