[发明专利]基于寻优空间形态分析的参数辨识方法

说明书

本发明提出了一种基于寻优空间形态分析的参数辨识方法，所述方法在绘制出参数高维寻优空间平面投影的基础上，根据各参数寻优子空间最低点包络线的形态来开展参数辨识。辨识过程中，各参数的初始取值范围不必受经验值制约，可任取较大范围，然后通过参数寻优子空间最低点包络线的最小极值点的位置来缩小取值范围；在取值范围缩小过程中，对于寻优子空间最低点包络线持续存在最小极值点的参数，通过若干次取值范围调整，即可在其余参数数值未知的情况下单独确定其数值，从而可以有效减少最终需要优化算法辨识的参数数目，达到提高参数辨识整体精度的效果。

技术领域

本发明涉及电力系统的系统优化设计领域，具体而言，涉及一种基于寻优空间形态分析的参数辨识方法。

背景技术

电力系统是一个大规模的实时系统，针对整个系统的研究无法在实际系统上开展，只能依靠计算机仿真，而计算机仿真的基础是模型。电力系统中涉及到各种设备的原理均是清晰的，即模型的方程均是已知的，但是不同设备的模型参数可能是有巨大差别的，尤其是电力负荷的模型。因此，根据电力设备在电力系统动态过程中的响应，通过参数辨识方法来获得准确的模型参数是非常重要的。

参数辨识通常有四个步骤，第一步是确定模型参数的可辨识性，也就是在特定的输入和输出信号下能否唯一确定参数的取值，目前的方法有公式推导法和轨迹灵敏度方法两大类，其中轨迹灵敏度方法不受模型阶数的限制；第二步是分析参数辨识的难易度，其目的是在可唯一辨识的参数中选出需要重点辨识的参数，普遍依靠参数的灵敏度数值大小来分析，灵敏度数值越大则越容易辨识准确；第三步是确定参数的取值范围，目前主要依靠经验或典型取值来确定；第四步是采用优化算法，对第二步确定的待辨识参数，在第三步确定的搜索范围内进行寻优，最终结果即为参数辨识的结果。

在目前的参数辨识流程中，尚存在一些不足。首先，前三个步骤基于不同的方法，尤其第三步还需要依靠人工经验；其次，第二步中采用的轨迹灵敏度只能反映参数在某个数值附近对设备动态响应的影响，而并不能说明第四步中采用的优化算法能否确实寻找到唯一解，故而会出现参数灵敏度大而寻优结果不佳的情况。最后，在第四步优化算法的使用上，目前都是将所有需要辨识的参数同时进行寻优，当参数较多时会大大延长寻优时间并影响寻优效果。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于寻优空间形态分析的参数辨识方法，能够解决电力系统参数辨识中的参数取值范围选择问题，能够实现重点参数的单独辨识，从而减少优化算法需要辨识的参数数目，提高辨识效果。

为达成上述目的，本发明提及一种基于寻优空间形态分析的参数辨识方法，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；