基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估
发电机惯量是电力系统频率特性分析与其在线应用中的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在缺陷，导致现有算法对实测数据的辨识效果较差。为解决该问题，文中以谱分析与系统辨识理论为基础，建立惯量辨识结果的先验方差统计量。通过参考系统估计、模型参数方差估计和惯量方差估计3个步骤，计算得到先验方差。并在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选，提升惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了该方法的有效性。结果表明，先验方差较小的数据段，惯量辨识的准确度较高。

标题：
基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估
Data quality evaluation of generator inertia identification based on prior variance

作者：
叶洪波，姜阳，陈雪梅，崔勇，俞越，陆超
YE Hongbo, JIANG Yang, CHEN Xuemei, CUI Yong, YU Yue, LU Chao

关键词：
类噪声数据;系统辨识;实测数据;发电机惯量;数据评估与筛选;先验方差
ambient;data;system;identification;actual;data;generator;inertia;data;evaluation;and;selection;a;priori;variance

2025-1-23 19:52 上传 基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估.pdf

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