用于励磁涌流研究的Jiles-Atherton参数估计的不确定性分布评估

变压器是交流配电网和可再生能源集成中的关键资产之一。在变压器励磁过程中会出现涌流，这会导致变压器退化并可能引起电网不稳定事件。这些涌流是变压器磁芯在连接到电网时饱和的结果。变压器磁芯通常由Jiles-Atherton (JA)模型建模，该模型包含五个参数。这些参数可以通过基于元启发式的搜索算法进行估计。这些算法的参数初始化在算法收敛中起着重要作用。JA参数初始化最常用的策略是随机均匀分布。然而，通过概率密度函数（PDF）进行参数初始化等技术已被证明比随机方法提高了准确性。在此背景下，本研究提出了一个框架，用于评估不同参数初始化策略对JA参数估计在涌流研究中的性能影响。根据可用数据和专家知识，使用不同的PDF对不确定性水平进行建模。此外，在两种不同的磁芯材料上采用了三种不同的元启发式搜索算法，并比较了它们的准确性和计算时间。结果表明，当使用PDF参数初始化时，基于元启发式的算法的准确性和计算时间得到了改善。