The invention discloses an improved particle swarm optimization algorithm of the synchronous generator parameter identification method based on particle swarm optimization algorithm as the foundation, through the introduction of selection, crossover and mutation of three kinds of genetic operation, improves the global search ability of PSO and local search ability and convergence speed. The measurement data obtained directly through the control center, parameters of synchronous generator can achieve on-line identification, change the past to shutdown method of wind generator parameters by off-line identification, does not affect the normal operation of synchronous generator. The identified parameters are more consistent with the actual operating conditions of synchronous wind turbines, and can better reflect the steady-state, dynamic and transient characteristics of synchronous wind turbines.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风力发电机参数辨识
,具体的,涉及一种采用改进粒子群算法的同步风力发电机参数辨识方法。
技术介绍
合理而精确的同步风力发电机模型能更好的反映同步风力发电机的稳态、动态和暂态特性,提高同步风力发电机的控制效果,研究大规模风电并网对电力系统的影响,必须要建立准确的风力发电机的数学模型和测量到准确的系统动态参数。目前用于发电机参数辨识的方法主要有以下几种:应用频域辨识法在待辨识的电机上施加具有一定频带宽度的扰动信号,根据传递函数与所要求取的电机参数之间的固有关系得到电机参数,缺点是施加的扰动信号会对机组的正常运行产生影响。应用时域辨识法对发电机进行解耦分析,将电机解耦为d轴和q轴,利用电机d轴和q轴等值电路推导得到电机的隐式微分方程,之后选取电机的电压、电流等信号作为输入量和输出量,建立合适的目标函数,采用动态拟合程序。通过电机参数变量的迭代搜索,对输出量进行拟合当目标函数值满足要求时,拟合寻优结束,此时的参数变量值便是参数辨识的结果。但它也有明显的局限性,该优化算法大多存在收敛性不好或计算速度慢等问题,导致同步风力发电机参数难以或无法辨识,进而使以参数为基础设立的同步风力发电机控制系统达不到良好控制效果,无法反映同步风力发电机的稳态、动态和暂态特性。
技术实现思路
针对上述问题本专利技术提出一种基于改进粒子群算法的同步风力发电机参数辨识方法,本方法将改进粒子群优化算法应用于同步风力发电机参数辨识中,建立同步风力发电机电气参数辨识模型和机械参数辨识模型,在粒子群优化算法的基础上,引入选择、交叉、变异三种遗传操作,通过改进种群的分 ...
【技术保护点】
一种基于改进粒子群优化算法的同步风力发电机参数辨识方法,其特征在于:建立同步风力发电机五阶实用模型,利用改进粒子群优化算法优化其参数,实现参数的智能寻优,最终辨识出同步风力发电机的电气参数和机械参数。
【技术特征摘要】
1.一种基于改进粒子群优化算法的同步风力发电机参数辨识方法,其特征在于:建立同步风力发电机五阶实用模型,利用改进粒子群优化算法优化其参数,实现参数的智能寻优,最终辨识出同步风力发电机的电气参数和机械参数。2.根据权利要求1所述的一种基于改进粒子群优化算法的同步风力发电机参数辨识方法,其特征在于:其具体步骤如下: 建立同步风力发电机的五阶实用模型:该同步风力发电机五阶实用模型包括电气参数辨识模型和机械参数辨识模型,该五阶实用模型不计定子绕组的电磁暂态,只计阻尼绕组D, Q及励磁绕组^/的电磁暂态和转子的机械动态,不计g绕组而只计Q绕组而建立同步风力发电机五阶实用模型,确定电气参数和...
【专利技术属性】
技术研发人员:温志伟,董海鹰,李欣,李宏伟,赵严,张翔,
申请(专利权)人:国网甘肃省电力公司电力科学研究院,兰州交通大学,
类型:发明
国别省市:
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