Neural network based modeling of round rotor synchronous generator rotor body parameters from operating data

Pillutla S.; Keyhani A.

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Neural network based modeling of round rotor synchronous generator rotor body parameters from operating data

机译：基于神经网络的圆形转子同步发电机转子本体参数建模

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It is generally accepted that in order to account for the effect of eddy currents in the solid rotor-iron of a round-rotor synchronous machine, two or more fictitious rotor-circuits are to be used in each axis of the d- and q-axis equivalent circuit representations of the machine model. This paper presents a novel technique to estimate the parameters of these rotor-circuits (hereinafter referred to as rotor body parameters) from measurements collected online at several operating conditions. The effects of generator saturation, rotor position and loading are included in the estimation process. Tests conducted on a round-rotor synchronous generator reveal that certain rotor-body parameters are nonlinear functions of generator operating condition. A novel artificial neural network (ANN) based technique is used to map variables representative of generator operating condition to each parameter being modeled. The developed ANN models are validated with measurements not used in the modeling process.

机译：通常认为，为了解决涡流在圆转子同步电机的实心转子铁中的影响，在d-轴和q-轴的每个轴上都应使用两个或多个虚拟转子电路。机器模型的轴等效电路表示。本文提出了一种新颖的技术，可以根据在几种工况下在线收集的测量结果来估算这些转子电路的参数（以下称为转子本体参数）。估计过程中包括发电机饱和度，转子位置和负载的影响。在圆转子同步发电机上进行的测试表明，某些转子-机体参数是发电机工况的非线性函数。一种新颖的基于人工神经网络（ANN）的技术用于将代表发电机运行状态的变量映射到每个要建模的参数。已开发的ANN模型使用建模过程中未使用的度量进行验证。

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来源
《IEEE Transactions on Energy Conversion》 |1999年第3期|P.321-327|共7页
作者
Pillutla S.; Keyhani A.;
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作者单位

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类电能学;能源与动力工程;
关键词

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