基于人工智能的励磁系统非线性参数辨识

发布时间：2017-11-01 01:06

  本文关键词：基于人工智能的励磁系统非线性参数辨识

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【摘要】： 发电机励磁系统模型参数的准确性对电力系统的分析与控制有重要的影响。传统的辨识方法大都是采用线性化的方法,只辨识励磁系统线性部分的参数,而励磁系统实际上是一个非线性系统,本文分别采用两种人工智能方法,神经网络和遗传算法,对考虑非线性环节的励磁系统模型进行辨识。采用MATLAB为仿真工具,搭建励磁模型和电力系统模型,选用阶跃扰动信号,采集数据,分别用以上两种方法进行辨识。结果证明,神经网络要用大量的样本数据来训练,得到的励磁系统网络模型可以模拟原励磁系统的输出。根据可测量的多少,遗传算法可以单环节辨识和整体辨识.单环节辨识效果好,整体辨识效果不如单环节,但是辨识模型同样可以用于系统仿真。根据具体情况尽可能多的分环节辨识可以有较好的辨识效果。
【关键词】：励磁系统 参数辨识 神经网络 遗传算法
【学位授予单位】：华北电力大学（北京）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TM31;TP18
【目录】：

• 中文摘要3
• 英文摘要3-5
• 第一章 绪论5-10
• 1.1 励磁系统参数辨识的意义5-6
• 1.2 国内外励磁系统参数辨识研究现状和发展动态6-8
• 1.3 人工智能及其在励磁非线性参数辨识中的应用8-9
• 1.4 论文内容9-10
• 第二章 发电机励磁系统的数学模型10-22
• 2.1 发电机励磁系统控制系统的结构10-11
• 2.2 励磁系统数学模型11-19
• 2.2.1 励磁电源的数学模型11-16
• 2.2.2 励磁调节器的数学模型16-19
• 2.2.3 完整的励磁系统模型19
• 2.3 用MATAB/SIMULINK 建立研究用的系统模型和励磁模型19-22
• 第三章 神经网络辨识励磁模型22-33
• 3.1 神经网络简介22
• 3.2 神经元模型和网络结构22-24
• 3.2.1 神经元模型22-23
• 3.2.2 多层网络结构23-24
• 3.3 BP 网络24-28
• 3.4 BP 网络实现励磁模型辨识28-32
• 3.5 本章小结32-33
• 第四章 遗传算法辨识励磁系统模型参数33-48
• 4.1 遗传算法概述33-35
• 4.2 遗传算法在励磁参数辨识中的应用35-39
• 4.2.1 适应度函数36-37
• 4.2.2 编码方法37
• 4.2.3 遗传算子37-39
• 4.2.4 辨识流程39
• 4.3 利用遗传算法辨识IEEE AC1A 励磁模型39-47
• 4.3.1 单环节辨识40-43
• 4.3.2 整体辨识43-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第五章 结论48-49
• 参考文献49-51
• 致谢51-52
• 在学期间发表的学术论文52

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本文编号：1124546