基于狀態(tài)識別和遺傳算法的雙饋風電機組參數(shù)辨識方法

【摘要】：風力發(fā)電機及其控制系統(tǒng)參數(shù)對機組動態(tài)特性及電力系統(tǒng)安全性和穩(wěn)定性有重要影響。應(yīng)用遺傳算法對雙饋風力發(fā)電機及其控制系統(tǒng)進行參數(shù)識別,為了提高參數(shù)辨識精度,將原始量測數(shù)據(jù)曲線分為三個階段,分別為:故障階段、功率恢復(fù)階段和狀態(tài)恢復(fù)階段。遺傳算法主要用于以上三個階段的劃分和每個階段內(nèi)的參數(shù)辨識,在故障階段主要辨識故障參數(shù),在功率恢復(fù)階段主要辨識風機保護系統(tǒng)參數(shù),在狀態(tài)恢復(fù)階段主要辨識風機控制系統(tǒng)參數(shù)。在遺傳算法的每一次迭代中,對每一遺傳因子所代表的參數(shù)組進行電網(wǎng)時域仿真,評價函數(shù)用來計算量測數(shù)據(jù)曲線與仿真曲線的偏差。通過實驗測試表明該方法是有效的。 【作者單位】： 國網(wǎng)冀北電力有限公司;華北電力科學(xué)研究院有限責任公司;
【關(guān)鍵詞】： 風力機 參數(shù)辨識 遺傳算法 分段趨勢判斷
【分類號】：TM315
【正文快照】： 1綜述風能是可再生能源中最有前途的能源形式。近30年中有很多風場都投入了商業(yè)運行,特別是近10年。眾所周知,雙饋風力發(fā)電機(DFIG)和永磁同步發(fā)電機(PMSG)應(yīng)用廣泛。雙饋風力發(fā)電機憑借其捕獲風能高效性和有功功率可控性的優(yōu)勢已成為主流模型[1-3]。隨著越來越多的風電場接入

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