双馈风力发电机参数分步辨识及观测量的选择

被引：33

作者：

潘学萍

鞠平

徐倩

刘永康

吴峰

金宇清

机构：

[1] 河海大学能源与电气学院

来源：

中国电机工程学报 | 2013年 / 33卷 / 13期

基金：

国家自然科学基金重大项目;

关键词：

观测量; 扰动; 双馈风力发电机; 轨迹灵敏度; 参数辨识; 全局最优位置变异粒子群优化算法;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2013.13.027

中图分类号：

TM315 [风力发电机];

学科分类号：

080801 ;

摘要：

参数辨识依赖于激励信号与观测量的选择。该文根据观测量的模式增量计算,确定系统动态在不同观测量上的可观性,据此选择观测量。根据不同扰动激发出的系统主导动态,确定在该扰动下的重要参数。采用分步辨识思路,先根据电网侧故障辨识双馈风力发电机电气部分参数,再基于输入侧风速变化辨识机械部分各参数。辨识方法采用全局最优位置变异粒子群算法,仿真算例验证了该方法的有效性。

引用

页码：116 / 126

页数：11

共 9 条

[1] 直驱永磁同步风力发电机的电气参数辨识 [J].

张仰飞 ;

李海峰 ;

王伟胜 ;

郝思鹏 .

电力系统自动化, 2012, 36 (14) :150-153

[2] 双馈感应风力发电机的参数辨识分析 [J].

金宇清 ;

赵泽 ;

鞠平 ;

吴峰 .

高电压技术, 2011, 37 (07) :1700-1705

[3] 暂态稳定计算中双馈型风电机组模型与参数的实证分析 [J].

吴涛 ;

于啸 ;

郭嘉阳 ;

常鲜戎 ;

李善颖 ;

刘辉 .

电网技术, 2011, 35 (01) :100-105

[4] 全局最优位置变异粒子群优化算法 [J].

王海峰 ;

刘晶晶 .

青岛理工大学学报, 2009, 30 (05) :93-97

[5] 风力机参数的可辨识分析 [J].

张仰飞 ;

袁越 ;

陈小虎 ;

胡建 ;

吴博文 .

电力系统自动化, 2009, 33 (06) :86-89

[6] 低频振荡的功率振荡增量分布计算新方法 [J].

王青 ;

闵勇 ;

张毅威 .

电力系统自动化, 2008, (06) :1-4+40

[7]

电力系统建模理论与方法[M]. 科学出版社 , 鞠平, 2010

[8]

Fixed speed wind generator model parameter estimation using improved particle swarm optimization and system frequency disturbances .2 González-Longatt F,Regulski P,Wall P,et al. Proceedings of IET Conference on Renewable Power Generation . 2011

[9]

Estimating wind turbine parameters and quantifying their effects on dynamic behavior .2 Rose J,Hiskens I A. Proceedings of IEEE PES General Meeting . 2008

← 1 →