【摘要】：傳統(tǒng)線性系統(tǒng)的數(shù)學模型降階方法,無法預測降階所引起的系統(tǒng)狀態(tài)變量動態(tài)特性的時域誤差,這將導致降階模型與原始模型狀態(tài)變量的動態(tài)特性差異大,而無法用于系統(tǒng)分析。因此,在傳統(tǒng)奇異攝動模型降階方法基礎上,提出一種基于L2范數(shù)的線性系統(tǒng)模型降階的誤差預測方法。解析推導了忽略快動態(tài)、固定慢動態(tài)降階引起的系統(tǒng)狀態(tài)變量動態(tài)特性的相對誤差計算公式,構建了單臺發(fā)電機供電的交流電力系統(tǒng)、三臺發(fā)電機供電的直流電力系統(tǒng)的多時間尺度數(shù)學模型,并對它們進行了模型降階和誤差預測。仿真結果驗證了所提誤差預測方法的正確性。
[Abstract]:The traditional mathematical model reduction method for linear systems can not predict the time-domain error of the dynamic characteristics of the system state variables caused by the reduction of order, which will lead to the difference of the dynamic characteristics between the reduced model and the original model. Can not be used for system analysis. Therefore, based on the traditional singular perturbation model reduction method, an error prediction method for linear system model reduction based on L2 norm is proposed. The relative error calculation formula of dynamic characteristics of system state variables caused by neglecting fast dynamic state and reducing order of fixed and slow dynamic state is derived analytically, and a single generator power supply AC power system is constructed. The multiple time scale mathematical models of DC power system fed by three generators are presented and the model reduction and error prediction are carried out. The simulation results verify the correctness of the proposed error prediction method.
【作者單位】： 艦船綜合電力技術國防科技重點實驗室(海軍工程大學);
【基金】：國家自然科學基金項目(51377167) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)(2012CB215103)資助
【分類號】：TM743

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本文編號：2131833