基于改进混合遗传算法的同步电机参数辨识 - 电力系统保护与控制.pdf

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基于改进混合遗传算法的同步电机参数辨识 - 电力系统保护与控制

第 38 卷 第 1 期 电力系统保护与控制 Vol.38 No.1 2010 年 1 月 1 日 Power System Protection and Control Jan.1, 2010 基于改进混合遗传算法的同步电机参数辨识 倪良华,李先允 (南京工程学院电力工程学院,江苏 南京 211167) 摘要:针对同步电机参数辨识问题,建立了精确表示非同步采样及高次谐波在内的极值优化模型,利用改进混合遗传算法对 该模型进行求解,为提高同步电机瞬态和超瞬态参数的精确辨识打下了良好基础。针对普通遗传算法收敛慢和经典迭代法初 始点敏感问题,该改进混合遗传算法结合了全局寻优的遗传算法和局部寻优的模式有哪些信誉好的足球投注网站方法,不需要计算矩阵导数,可实现 无需指定初值的电机参数快速求解。理论和仿真实验表明,该方法所需数据窗小,能有效提高参数测量的运行效率和计算精 度。 关键词:参数辨识;同步电机;混合遗传算法;模式有哪些信誉好的足球投注网站 Parameter identification of synchronous machine based on a hybrid genetic algorithm NI Liang-hua ,LI Xian-yun (Power Engineering Institute, Nanjing Institute of Technology ,Nanjing 211167 ,China ) Abstract :A parameter extremum optimization model of synchronous machine is developed,in which such error factors as nonsynchronous sampling and harmonics are precisely depicted .In order to realize accurate identification of transient and subtransient parameters,a new measuring method based on hybrid genetic algorithm is improved and then applied into solve this extremum optimization model .In view of that the ordinary genetic algorithm converges slowly and the classic method is sensitive to initial guess,the improved hybrid genetic algorithm combines the global optimization of genetic algorithm and the strongly local search of pattern search method,consequently,do not need to calculate matrix derivative and quickly to solve problem without specifying the initial value of the parameters.Theory and simulation experiments show that the method requires a short data window and can effectively improve the measurement of the efficiency and accuracy . Key words :parameter identification ;synchronous machine;hybrid genetic algorithm ;pattern search 中图分类号: TM744 文献标识码:A 文章编号: 1674-3415

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