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发电机励磁系统模型参数的准确性对电力系统的分析与控制有重要的影响。传统的辨识方法大都是采用线性化的方法,只辨识励磁系统线性部分的参数,而励磁系统实际上是一个非线性系统,本文分别采用两种人工智能方法,神经网络和遗传算法,对考虑非线性环节的励磁系统模型进行辨识。采用MATLAB为仿真工具,搭建励磁模型和电力系统模型,选用阶跃扰动信号,采集数据,分别用以上两种方法进行辨识。结果证明,神经网络要用大量的样本数据来训练,得到的励磁系统网络模型可以模拟原励磁系统的输出。根据可测量的多少,遗传算法可以单环节辨识和