基于蟻群優(yōu)化算法的發(fā)電機參數(shù)辨識方法.docx
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基于蟻群優(yōu)化算法的發(fā)電機參數(shù)辨識方法,18800字 36頁 原創(chuàng)作品已通過查重系統(tǒng)摘要同步發(fā)電機的參數(shù)辨識對短路計算、電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析都有著重要而深遠的意義,本文將使用matlab進行仿真并采集數(shù)據(jù),把發(fā)電機實用模型作為研究的主要對象,利用勵磁電壓參考值的變化產生動態(tài)響應,采用蟻群優(yōu)化算法辨識同步發(fā)電機參數(shù),并說明了較為...
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基于蟻群優(yōu)化算法的發(fā)電機參數(shù)辨識方法
18800字 36頁 原創(chuàng)作品已通過查重系統(tǒng)
摘 要
同步發(fā)電機的參數(shù)辨識對短路計算、電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析都有著重要而深遠的意義,本文將使用MATLAB進行仿真并采集數(shù)據(jù),把發(fā)電機實用模型作為研究的主要對象,利用勵磁電壓參考值的變化產生動態(tài)響應,采用蟻群優(yōu)化算法辨識同步發(fā)電機參數(shù),并說明了較為詳細的辨識步驟。根據(jù)辨識的結果分析干擾大小和類型對發(fā)電機參數(shù)辨識的影響。從仿真系統(tǒng)得出的結果來看,擾動的類型和大小都會對發(fā)電機參數(shù)辨識的精度帶來一定的影響,從擾動的類型上來看,在白噪聲的激勵下,參數(shù)辨識的精度比較高,該激勵對激發(fā)同步發(fā)電機的次暫態(tài)過程更加有利;從擾動的大小上來看,擾動越大,參數(shù)辨識的精度越高;不管是何種擾動的方式,主要是次暫態(tài)參數(shù)的辨識精度的改善,而沒有太大的變化的是穩(wěn)態(tài)參數(shù)的精度。
關鍵詞:同步發(fā)電機 參數(shù)辨識 蟻群算法 辨識精度
Q95;
18800字 36頁 原創(chuàng)作品已通過查重系統(tǒng)
摘 要
同步發(fā)電機的參數(shù)辨識對短路計算、電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析都有著重要而深遠的意義,本文將使用MATLAB進行仿真并采集數(shù)據(jù),把發(fā)電機實用模型作為研究的主要對象,利用勵磁電壓參考值的變化產生動態(tài)響應,采用蟻群優(yōu)化算法辨識同步發(fā)電機參數(shù),并說明了較為詳細的辨識步驟。根據(jù)辨識的結果分析干擾大小和類型對發(fā)電機參數(shù)辨識的影響。從仿真系統(tǒng)得出的結果來看,擾動的類型和大小都會對發(fā)電機參數(shù)辨識的精度帶來一定的影響,從擾動的類型上來看,在白噪聲的激勵下,參數(shù)辨識的精度比較高,該激勵對激發(fā)同步發(fā)電機的次暫態(tài)過程更加有利;從擾動的大小上來看,擾動越大,參數(shù)辨識的精度越高;不管是何種擾動的方式,主要是次暫態(tài)參數(shù)的辨識精度的改善,而沒有太大的變化的是穩(wěn)態(tài)參數(shù)的精度。
關鍵詞:同步發(fā)電機 參數(shù)辨識 蟻群算法 辨識精度
Q95;