基于PMU數(shù)據(jù)的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識的中期報(bào)告摘要：同步發(fā)電機(jī)的參數(shù)一直是電力系統(tǒng)穩(wěn)定性研究的重點(diǎn)，在實(shí)際運(yùn)行中對發(fā)電機(jī)的傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行檢修、維護(hù)以及定期的性能評估需要對發(fā)電機(jī)的參數(shù)有所了解。通過與電力系統(tǒng)同步運(yùn)行的PhasorMeasurementUnit（PMU）可以實(shí)時(shí)測量電力系統(tǒng)中同步發(fā)電機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，因此，使用PMU數(shù)據(jù)來進(jìn)行各種算法的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)估計(jì)成為了一種可行且有效的方法。本中期報(bào)告主要介紹了基于PMU數(shù)據(jù)的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識的研究進(jìn)展。關(guān)鍵詞：同步發(fā)電機(jī)，PMU，參數(shù)辨識一、研究背景在電力系統(tǒng)中，同步發(fā)電機(jī)是電力系統(tǒng)中心的組成部分，其運(yùn)行狀態(tài)和性能對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性有著非常重要的影響。因此，對同步發(fā)電機(jī)的參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確的估計(jì)和辨識顯得尤為重要。目前，同步發(fā)電機(jī)參數(shù)的估計(jì)方法主要基于傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)式計(jì)算、基于變壓器模型的狀態(tài)估計(jì)法，以及基于遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等元啟發(fā)式算法的優(yōu)化方法。然而，這些方法的潛在問題是難以滿足實(shí)際應(yīng)用中復(fù)雜電力系統(tǒng)運(yùn)行條件的要求，比如當(dāng)電力系統(tǒng)中發(fā)生故障的時(shí)候，這些方法可能不能夠快速準(zhǔn)確地估計(jì)發(fā)電機(jī)的參數(shù)。PhasorMeasurementUnit（PMU）的出現(xiàn)使得同步發(fā)電機(jī)的參數(shù)辨識方法有了新的思路。PMU是一種能夠高精度地測量電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)的設(shè)備，其采樣頻率高達(dá)50Hz或以上。使用PMU可以實(shí)時(shí)測量電力系統(tǒng)中同步發(fā)電機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，因此，使用PMU數(shù)據(jù)來進(jìn)行各種算法的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)估計(jì)成為了一種可行且有效的方法。二、研究現(xiàn)狀近年來，基于PMU數(shù)據(jù)的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識的研究已經(jīng)取得了一些進(jìn)展。主要研究內(nèi)容包括：同步發(fā)電機(jī)初始參數(shù)估計(jì)方法、同步發(fā)電機(jī)參數(shù)在線估計(jì)方法以及同步發(fā)電機(jī)參數(shù)離線估計(jì)方法。（1）同步發(fā)電機(jī)初始參數(shù)估計(jì)方法同步發(fā)電機(jī)初始參數(shù)估計(jì)是同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識的關(guān)鍵步驟。通過初始參數(shù)估計(jì)，可以為后續(xù)的在線參數(shù)估計(jì)和離線參數(shù)估計(jì)提供較為準(zhǔn)確的初始值。目前，同步發(fā)電機(jī)初始參數(shù)估計(jì)方法主要包括基于卡爾曼濾波器的方法、基于灰色系統(tǒng)理論的方法等。（2）同步發(fā)電機(jī)參數(shù)在線估計(jì)方法同步發(fā)電機(jī)參數(shù)在線估計(jì)方法是指在發(fā)電機(jī)實(shí)際運(yùn)行的過程中，通過對PMU實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到相應(yīng)的參數(shù)值。目前，同步發(fā)電機(jī)參數(shù)在線估計(jì)方法主要包括基于卡爾曼濾波器的方法、基于貝葉斯推斷的方法以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法等。（3）同步發(fā)電機(jī)參數(shù)離線估計(jì)方法同步發(fā)電機(jī)參數(shù)離線估計(jì)是指通過歷史采集的數(shù)據(jù)，對同步發(fā)電機(jī)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的方法。目前，同步發(fā)電機(jī)參數(shù)離線估計(jì)方法主要包括基于小波變換的方法、基于模糊聚類的方法等。三、未來展望基于PMU數(shù)據(jù)的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識方法在實(shí)際應(yīng)用中具有廣泛的應(yīng)用前景。目前，該領(lǐng)域的研究還需要進(jìn)一步改進(jìn)和完善。未來，可以從以下幾個(gè)方面展開研究：（1）完善參數(shù)辨識算法，提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和精度。（2）結(jié)合現(xiàn)代化智能算法，如深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等算法，構(gòu)建更加智能化、高效的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識系統(tǒng)。（3）利用PMU數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，挖掘更多的有用信息，用于同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識的研究和應(yīng)用。參考文獻(xiàn)：[1]劉志遠(yuǎn),陳偉慶,程小鵬.基于PMU數(shù)據(jù)的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識技術(shù)綜述[J].電力建設(shè),2018(3):39-46.[2]李濤,吳