В этом примере показано, как выполнить оценку параметра при запуске системы в устойчивом состоянии с помощью примера системной модели возбуждения для электростанции электрический генератор.
Оценка параметра является мощным инструментом для операций энергосистемы, где точность моделей очень важна и может требоваться регулированием. Существует несколько причин, почему каждый может потребность выполнить оценку параметра энергосистемы, включая:
Системные параметры, возможно, были неизвестны от запуска. Например, если некоторым или всем параметрам не предоставил поставщик.
Даже если системные параметры были известны в прошлом, эти параметры могут дрейфовать со временем, должным износиться компонентам в системе.
Некоторые настройки могут быть изменены для системы, вызывающей неизвестные эффекты на системных параметрах. Оценка параметра может использоваться с учетом этих изменений настроек.
Система, возможно, должна быть подходящей к некоторой стандартизированной модели. Например, в этом примере мы подбираем модель стандарта IEEE DC1A для систем возбуждения к нашей системе.
Генераторы создают степень путем вращения магнитного поля и обмотанных проводов друг относительно друга, чтобы вызвать электрический ток. Для генераторов, которые используют электромагниты, система возбуждения предоставляет текущий к полевым обмоткам генератора, чтобы создать магнитное поле. Путем управления силой магнитного поля в генераторе система возбудителя может управлять выходным напряжением генератора.
Модель spe_exciter Simulink® моделирует систему возбуждения в оффлайновом тесте шага. В этом тесте генератор выведен из эксплуатации, затем вход напряжения шага применяется к возбудителю, и выходное напряжение измеряется в системных целях характеристики. Эта модель включает подсистему, пометил "DC1A Excitation System", который следует за структурой модели для системы возбуждения, обрисованной в общих чертах в стандарте IEEE DC1A. Блок содержит несколько параметров, таких как усиления и постоянные времени, которые задают поведение системы и должны быть подходящими к нашей системе. Вводы и выводы напряжения находятся в p.u. (на модуль).
Можно открыть модель со следующей командой:
open_system('spe_exciter');
Дважды кликните оранжевый блок пометил Parameter Estimation with preloaded data в левом нижнем углу модели. Это запустит сеанс Оценки Параметра, предварительно загруженный с данными для этого проекта, включая экспериментальные данные от оффлайнового теста шага.
Сеанс Оценки Параметра загружается с системными параметрами, которые были полны решимости нуждаться в настройке из-за любой из причин, отмеченных ранее. Эти параметры включают усиления Ka, Ke, и Kf; и постоянные времени Ta, Tb, Tcte tf , и Tr. Эти параметры обязаны использовать только положительные значения во время оценки.
Чтобы построить ответ модели против экспериментальных данных, нажмите кнопку Plot Model Response на панели инструментов. Заметьте, что начальные условия для состояний в нашей модели являются в настоящее время неправильными, который вызывает начальную букву, динамическую в симулированном отклике и перемещении между симулированным и измеренным откликом. На следующем шаге мы обновим опции в приложении Parameter Estimator, чтобы решить для правильных начальных условий в нашей модели.
В экспериментальном тесте шага, который произвел измеренный отклик, система возбуждения была в устойчивом состоянии и выводе приблизительно 1,1 p.u. прежде чем тестовые измерения начались. Чтобы совпадать с этими условиями по нашей оценке параметра, мы укажем, что модель должна запуститься в установившейся рабочей точке во время оценки параметра. Нажмите More Options и выберите Operating Point Options.
Это показывает диалоговое окно, где можно задать, как установившиеся рабочие точки должны быть вычислены во время оценки параметра. Откройте диалоговое окно и выберите флажок Estimate at steady-state так, чтобы Parameter Estimator поместил модель в установившийся каждый раз, когда это варьируется параметры и запускает модель. Существует семь состояний в этой модели, по умолчанию они будут собираться в неизвестный и отмеченный как состояния быть установленными в установившийся. Это совпадает с нашей системой, таким образом, мы сохраним эти опции неизменными.
Входные параметры к модели (терминальное напряжение и ссылочное напряжение) известны от оффлайнового теста шага. Переключаясь на вкладку Inputs в соответствии с Техническими требованиями, мы можем задать эти условия. Мы видим, что входные параметры отмечены, как известный по умолчанию со значением одного. Они прибывают из начального значения в результатах измерений, и мы оставим эти значения без изменений.
Переключаясь на вкладку Outputs в соответствии с Техническими требованиями, мы отмечаем выход (полевое напряжение) нашей системы, как известный путем проверки флажка “Known” и устанавливаем его “Значение” к 1,1028, который является первым значением наших измеренных полевых тестовых данных напряжения.
С опциями мы теперь настроили, прежде, чем запустить каждую симуляцию модели, Оценка Параметра решит для набора начальных условий, которые поместят все заданные состояния в установившийся на заданных уровнях ввода и вывода. Чтобы видеть результат этих изменений, нажмите Plot Model Response снова и смотрите, что симулированный отклик находится теперь в устойчивом состоянии при ожидаемом начальном выходе.
Прежде, чем оценить параметры, мы можем использовать панель инструментов, чтобы настроить представление Оценки Параметра, чтобы отобразить информацию, которой мы интересуемся. Используйте кнопку Add Plot на панели инструментов, чтобы добавить график Траектории Параметра и график Стоимости Оценки. Можно использовать вкладку View, чтобы настроить размещение и сделать все графики видимыми.
Теперь мы готовы выполнить оценку параметра. Во вкладке Parameter Estimation нажмите Estimate.. Из-за большого количества параметров, оцениваемых в этом примере, этот процесс может занять несколько минут.
Если процесс оценки сходился, новый ответ модели показывают в Графике Эксперимента. Мы видим лучшее соответствие между моделью и результатами измерений и ошибкой в графике ExpCost, уменьшенном значительно. Они указывают, что хороший набор параметров был найден. График EstimatedParams показывает как каждый параметр, измененный в каждой итерации. Чтобы более ясно видеть сколько каждого параметра, измененного относительно его начального значения, щелкните правой кнопкой мыши по графику EstimatedParams и выберите Show scaled values.
Из-за большого количества оцениваемых параметров может занять много времени оценка параметра. Как количество увеличений параметров, число раз модель должна запуститься в каждой итерации, также увеличивается. Это приводит к увеличению в общее время вычисления, требуемое для оценки параметра сходиться.
Чтобы ускорить нашу оценку параметра, мы можем настроить наши опции, чтобы использовать параллельный пул. Затем наши параллельные рабочие могут запустить симуляции одновременно, чтобы ускорить процесс оценки параметра.
Для этого вам будет нужен MATLAB Parallel Computing Toolbox. Прежде, чем выполнить оценку параметра, перейдите к Большему количеству Опций> Параллельные Опции на панели инструментов Parameter Estimation. Затем выберите Use parallel pool during estimation. Нажмите ОК, затем нажмите Estimate на панели инструментов.
Для параллельного пула с 8 рабочими процесс оценки для этого примера был в 3.5 раза быстрее, чтобы завершиться. Для доступа к опциям, связанным с параллельными вычислениями как количество рабочих и кластерной настройки, смотрите, Задают Ваши Параллельные Настройки (Parallel Computing Toolbox).