基于系统辨识的新能源电力系统惯性常数快速追踪方法

TM712; 针对新能源电力系统惯性量化评估问题,研究基于系统辨识的系统惯性常数追踪方法,将该方法划分为非递推算法和递推算法2类,从辨识原理角度剖析二者在计算存储、辨识速度等方面的区别与内在联系,并利用IEEE典型系统进行实验算例对比验证分析.理论分析和实验结果表明,递推算法辨识精度高、辨识结果稳定、辨识速度快,适用于节点数量庞大、结构复杂的辨识对象,有利于实现新能源电力系统惯性常数的实时监测与快速感知....

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Bibliographic Details
Published in电力自动化设备 Vol. 45; no. 3; pp. 163 - 170
Main Authors 张波, 张成健, 张经, 王磊, 李铁成
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华北电力大学 河北省分布式储能与微网重点实验室,河北 保定 071003%江西电力职业技术学院 电力工程系,江西 南昌 330032%国网河北省电力有限公司电力科学研究院,河北 石家庄 050021 01.03.2025
Subjects
inertia constant
量化评估
电力系统
electric power systems
新能源
quantitative evaluation
new energy
non-recursive algorithm
惯性常数
递推算法
recursive algorithm
系统辨识
system identification
非递推算法
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Summary:TM712; 针对新能源电力系统惯性量化评估问题,研究基于系统辨识的系统惯性常数追踪方法,将该方法划分为非递推算法和递推算法2类,从辨识原理角度剖析二者在计算存储、辨识速度等方面的区别与内在联系,并利用IEEE典型系统进行实验算例对比验证分析.理论分析和实验结果表明,递推算法辨识精度高、辨识结果稳定、辨识速度快,适用于节点数量庞大、结构复杂的辨识对象,有利于实现新能源电力系统惯性常数的实时监测与快速感知.
ISSN:1006-6047
DOI:10.16081/j.epae.202409008