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In Situ parameter estimation of synchronous machines using genetic algorithm method

机译:遗传算法在同步电机现场参数估计中的应用

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摘要

The paper presents an in situ parameter estimation method to determine the equivalent circuit parameters of the Synchronous Machines. The parameters of synchronous generator, both cylindrical rotor and salient pole rotor, are estimated based on the circuit model. Genetic algorithm based parameter estimation technique is adopted where only one set of in-situ measured load test data is used. Conventional methods viz., EMF, MMF, Potier triangle method uses rated voltage and rated current obtained from more than one operating condition to determine the parameters. However, Genetic Algorithm (GA) based method uses the working voltage and load current of a single operating point obtained from in-situ measured load test data to estimate the parameters. The test results of the GA based parameter estimation method are found to be closer to direct load test results and better than conventional methods.
机译:本文提出了一种现场参数估计方法来确定同步电机的等效电路参数。基于电路模型估计了同步发电机的参数,包括圆柱转子和凸极转子。采用基于遗传算法的参数估计技术,其中仅使用一组现场测得的载荷测试数据。常规方法,即EMF,MMF,Potier三角法使用从多个工作条件获得的额定电压和额定电流来确定参数。但是,基于遗传算法(GA)的方法使用从现场测量的负载测试数据获得的单个工作点的工作电压和负载电流来估算参数。发现基于GA的参数估计方法的测试结果更接近直接载荷测试结果,并且比常规方法更好。

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