1、“.....使励磁控制器以及发个电力的输出输入系统,其输入是机端电压,输出是励磁电流和电压。基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识新方法原稿。在线数据发电机励磁系统参数辨识优势通过上述对发电机励磁系统参数辨识方法进行的粗略探究。利用励磁系统针对外部系统扰动方法进行发电机励磁系统参数辨识研究。首先,应通过测量的机端电压和电流的能够发现,大系统的解耦同发电机整体模型相比,整体模型可以不考虑电力系统内与其他的发电机之间的动态联系,只需要通过将励磁系统参数进行相关联状态的测量,进而式中,可将理解为待辨识参数将理解为功角以及角速度等其他状态变量将理解为代数变量。通常情况下,励磁参数辨识会根据发电机的运行状态发生定变化,因此在测量过程中会存在定差异。基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识新方法原基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识新方法原稿方式......”。

2、“.....基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识新方法原稿。摘要励磁参数辨识是保障电力系统能够计算稳定的重要基础,数据在线辨识励磁系统参数的方法能够并对其进行优化处理。通过对输入口待辨识参数采样点总数采样时刻等数值的实测,得到最终的励磁电压。当励磁系统参数值达到定数额时,依照实测发电机电压运行情况,应积极响应励磁模型输出虚拟励磁电压。针对发电机的目标函数,解耦励磁参数作为梯度搜索方法的初始数值,并直接将这数值应用到梯度搜索流程当中。采用该混合方法能够全面的保留遗传算法在应用过程中的全局搜索优势,同时,还能够有效的防止因梯度搜索初值存在定误差,致使最终无法对其进行计算的问题。同时利用梯度搜值尽量简化,并综合考虑发电机的内部结构,将励磁系统看做成个电力的输出输入系统,其输入是机端电压,输出是励磁电流和电压。励磁参数辨识的概述励磁辨识的整体描述在数学上,电力闭环系统内部含有励磁......”。

3、“.....因此无法完成在线辨识。因此,本文主要针对解耦方法进行发电机励磁系统参数辨识研究。首先,应通过测量的机端电压和电流的能够发现,大系统的解耦同发电机整体模型相比,整体模型可以不考虑电力系统内与其他的发电机之间的动态,。在此项公式中,可将理解为待辨识参数将理解为功角以及角速度等其他状态变量将理解为代数变量。通常情况下,励磁参数辨识会根据发电机的运行状态发生定变化,因此在测量过程中会存在定差异。此时,应综合考虑电站的采样间隔在线数据发电机励磁系统参数辨识优势通过上述对发电机励磁系统参数辨识方法进行的粗略探究。利用励磁系统针对外部系统扰动的响应产生的励磁系统参数辨识。在整个扰动过程中,能够使系统参考电压保持原状。利用实测数据,使励磁控制器以及发变异方法选择的同时,也应优选。注意遗传算法的个体数为,遗传算法的代数为。并且在遗传算法结束之后......”。

4、“.....并直接将这数值应用到梯度搜索流程当中。采用该混合本文主要针对在线数据的发电机励磁系统参数的辨识新方法进行研究,希望能够为相关从业者提供参考意见。混合算法中励磁参数辨识的研究将混合算法以及遗传算法相互结合应用的方式是将混合算法作为基础,进而采取的种全局搜索方法,在实际应用过程中识能够响应不同参数下系统误差,解耦励磁参数辨识的最优值与极小化实际数据和辨识数据差别参数存在对应的关系。励磁参数辨识的概述励磁辨识的整体描述在数学上,电力闭环系统内部含有励磁,则可以描述为,。在此项,。在此项公式中,可将理解为待辨识参数将理解为功角以及角速度等其他状态变量将理解为代数变量。通常情况下,励磁参数辨识会根据发电机的运行状态发生定变化,因此在测量过程中会存在定差异。此时,应综合考虑电站的采样间隔方式,还能够有效的避免出现因获得离局部解比较大造成的参数辨识误差的情况发生......”。

5、“.....摘要励磁参数辨识是保障电力系统能够计算稳定的重要基础,数据在线辨识励磁系统参数的方法能够法进行测算,在进行交叉方法选择时,应优选。此外,在进行变异方法选择的同时,也应优选。注意遗传算法的个体数为,遗传算法的代数为。并且在遗传算法结束之后,测算出来的最终结果应直接基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识新方法原稿法能够全面的保留遗传算法在应用过程中的全局搜索优势,同时,还能够有效的防止因梯度搜索初值存在定误差,致使最终无法对其进行计算的问题。同时利用梯度搜索方式,还能够有效的避免出现因获得离局部解比较大造成的参数辨识误差的情况发方式,还能够有效的避免出现因获得离局部解比较大造成的参数辨识误差的情况发生。基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识新方法原稿。摘要励磁参数辨识是保障电力系统能够计算稳定的重要基础,数据在线辨识励磁系统参数的方法能够......”。

6、“.....采用全局搜索的混合方式在实际应用过程中应注意下几点应用要素首先,遗传算法在实际应用过程中,由于自身采用带经验性数值方法进行测算,在进行交叉方法选择时,应优选。此外,在进合应用的方式是将混合算法作为基础,进而采取的种全局搜索方法,在实际应用过程中,这种全局搜索的全新方法很可能无法取得各个系统局部的精细解。但与此同时,采用全局搜索方法在进行灵敏度的梯度搜索过程中,能够取得局部的最优解。所以,利用这,这种全局搜索的全新方法很可能无法取得各个系统局部的精细解。但与此同时,采用全局搜索方法在进行灵敏度的梯度搜索过程中,能够取得局部的最优解。所以,利用这种将遗传算法以及梯度方法相互联系紧密结合的混算方式,能够使获得励磁参数更加直,。在此项公式中,可将理解为待辨识参数将理解为功角以及角速度等其他状态变量将理解为代数变量。通常情况下,励磁参数辨识会根据发电机的运行状态发生定变化......”。

7、“.....此时,应综合考虑电站的采样间隔现数据的准确输送,优化励磁系统的在线参数辨识能力。输出数据的出口电压能够对励磁电流和励磁电压进行输出。模型的输出和实际测量输出的差异数值组成目标函数,在实际应用过程中,也可以利用数据点的差异和平方作为目标函数。基于此作为梯度搜索方法的初始数值,并直接将这数值应用到梯度搜索流程当中。采用该混合方法能够全面的保留遗传算法在应用过程中的全局搜索优势,同时,还能够有效的防止因梯度搜索初值存在定误差,致使最终无法对其进行计算的问题。同时利用梯度搜发电机进行相互解耦,从而能够更加高效的得到辨识励磁控制器参数。根据基本公式能够看出发电机励磁系统参数的辨识情况。般来说,励磁参数辨识的解耦数学描述对于励磁参数辨识整体模型维数具有很高的差异性。采取励磁参数直接辨识的方式,计算所耗将遗传算法以及梯度方法相互联系紧密结合的混算方式,能够使获得励磁参数更加直观......”。

8、“.....采用全局搜索的混合方式在实际应用过程中应注意下几点应用要素首先,遗传算法在实际应用过程中,由于自身采用带经验性数值基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识新方法原稿方式,还能够有效的避免出现因获得离局部解比较大造成的参数辨识误差的情况发生。基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识新方法原稿。摘要励磁参数辨识是保障电力系统能够计算稳定的重要基础,数据在线辨识励磁系统参数的方法能够的响应产生的励磁系统参数辨识。在整个扰动过程中,能够使系统参考电压保持原状。利用实测数据,使励磁控制器以及发电机进行相互解耦,从而能够更加高效的得到辨识励磁控制器参数。混合算法中励磁参数辨识的研究将混合算法以及遗传算法相互作为梯度搜索方法的初始数值,并直接将这数值应用到梯度搜索流程当中。采用该混合方法能够全面的保留遗传算法在应用过程中的全局搜索优势,同时......”。

9、“.....致使最终无法对其进行计算的问题。同时利用梯度搜代其他发电机的动态。对于任意励磁系统,不需要繁琐的步骤,只利用对发电机出口的电流以及电压进行测量,便能够实现励磁和系统解耦。当系统解耦完成后,应考虑到模型的个阶段,将计算的数值尽量简化,并综合考虑发电机的内部结构,将励磁系统看做稿。根据基本公式能够看出发电机励磁系统参数的辨识情况。般来说,励磁参数辨识的解耦数学描述对于励磁参数辨识整体模型维数具有很高的差异性。采取励磁参数直接辨识的方式,计算所耗用的时间较长,因此无法完成在线辨识。因此,本文主要针对解识能够响应不同参数下系统误差,解耦励磁参数辨识的最优值与极小化实际数据和辨识数据差别参数存在对应的关系。励磁参数辨识的概述励磁辨识的整体描述在数学上,电力闭环系统内部含有励磁,则可以描述为,。在此项,。在此项公式中,可将理解为待辨识参数将理解为功角以及角速度等其他状态变量将理解为代数变量......”。