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基于状态识别和遗传算法的双馈风电机组参数辨识方法

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 15:41:25
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基于状态识别和遗传算法的双馈风电机组参数辨识方法【摘要】:风力发电机及其控制系统参数对机组动态特性及电力系统安全性和稳定性有重要影响。应用遗传算法对双馈风力发电机及其控制系统进行参

【摘要】:风力发电机及其控制系统参数对机组动态特性及电力系统安全性和稳定性有重要影响。应用遗传算法对双馈风力发电机及其控制系统进行参数识别,为了提高参数辨识精度,将原始量测数据曲线分为三个阶段,分别为:故障阶段、功率恢复阶段和状态恢复阶段。遗传算法主要用于以上三个阶段的划分和每个阶段内的参数辨识,在故障阶段主要辨识故障参数,在功率恢复阶段主要辨识风机保护系统参数,在状态恢复阶段主要辨识风机控制系统参数。在遗传算法的每一次迭代中,对每一遗传因子所代表的参数组进行电网时域仿真,评价函数用来计算量测数据曲线与仿真曲线的偏差。通过实验测试表明该方法是有效的。 【作者单位】: 国网冀北电力有限公司;华北电力科学研究院有限责任公司;
【关键词】风力机 参数辨识 遗传算法 分段趋势判断
【分类号】:TM315
【正文快照】: 1综述风能是可再生能源中最有前途的能源形式。近30年中有很多风场都投入了商业运行,特别是近10年。众所周知,双馈风力发电机(DFIG)和永磁同步发电机(PMSG)应用广泛。双馈风力发电机凭借其捕获风能高效性和有功功率可控性的优势已成为主流模型[1-3]。随着越来越多的风电场接入

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