[发明专利]基于寻优空间形态分析的参数辨识方法

权利要求书

1.一种基于寻优空间形态分析的参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、导入一电力设备的模型，采用基于轨迹灵敏度的数值方法，获取该电力设备模型中的所有可唯一辨识的参数作为待辨识参数{x₁,x₂,…x_n}，为所有待辨识参数{x₁,x₂,…x_n}各设置一取值范围；

步骤2、为所有待辨识参数{x₁,x₂,…x_n}设置一假设参数真值，每个参数的假设参数真值均包含在其取值范围内，各参数在其取值范围内等间隔取p个数值，构成q＝pⁿ种参数组合；

结合每个参数的假设参数真值以计算所有参数组合的参数总体偏移比率D及对应的误差指标E，形成该模型参数高维寻优空间的平面投影样本点集合Ω，Ω＝{(D₁,E₁),(D₂,E₂),…,(D_p,E_p)}，将Ω绘制在D-E平面中生成一模型参数高维寻优空间的平面投影；

步骤3、对任意一个待辨识参数x_i，其中i＝1,2,···n，根据其p个不同取值，将集合Ω分解为p个子集合Ω＝{Ω₁,Ω₂,…,Ω_p}，逐一将子集合Ω_l(l＝1…p)中的点绘制到D-E平面中，得到p个参数高维寻优空间的子空间的平面投影；

步骤4、在步骤3中绘制的每个子空间平面投影中寻找最低点L_Ωi，并在D-E平面中绘制出该参数x_i所有子空间平面投影最低点的包络线L_i＝{(D_s1,L_Ω1),(D_s2,L_Ω2),…,(D_sp,L_Ωp)}；

步骤5、判定各个参数子空间平面投影最低点包络线上是否存在最小极值点：

1)响应于最小极值点存在，以该最小极值点为基准，缩小该参数的取值范围，判定缩小后的取值范围是否小于设定值，若缩小后的取值范围小于设定值，采用最新取值范围的中间值作为该参数的辨识值，否则，返回步骤2，基于新的取值范围重新计算该参数的辨识值；

2)响应于最小极值点不存在，则不调整参数取值范围，采用一优化算法在其取值范围内进行优化以获取该参数的辨识值；

步骤6、重复步骤3-5，直至获取全部模型参数的辨识值，结束流程；

其中，步骤2中，按照下述公式对所有参数组合计算参数总体偏移比率D及对应的误差指标E，

其中，n是待辨识参数的数量，x_i是第i个参数的实际取值，x_ir是第i个参数的真实值或假设参数真值，P_m(t)是负荷的准确有功功率动态响应，Q_m(t)是无功功率动态响应为，P(t)和Q(t)分别是模型计算得到的有功和无功响应。

2.根据权利要求1所述的基于寻优空间形态分析的参数辨识方法，其特征在于，步骤2中，所述模型参数高维寻优空间的平面投影是指，

全部待辨识参数在各自取值范围内等间隔取值，并以参数总体偏移比率D为横轴，以模型输出与设备实际响应的均方根误差E为纵轴所绘制的图形。

3.根据权利要求1所述的基于寻优空间形态分析的参数辨识方法，其特征在于，步骤3中，所述参数高维寻优空间的子空间的平面投影是指，

将一个参数的取值固定，其他参数在各自取值范围内等间隔取值，并以参数总体偏移比率D为横轴，以模型输出与设备实际响应的均方根误差E为纵轴所绘制的图形。

4.根据权利要求1所述的基于寻优空间形态分析的参数辨识方法，其特征在于，所述p取值为10或者20。