基于MDPSO的永磁直驱风力发电机参数辨识

被引：11

作者：

吴章晗

蔺红

机构：

[1] 新疆大学电气工程学院

来源：

电测与仪表 | 2021年 / 58卷 / 08期

关键词：

MDPSO; 电机参数; 参数辨识; 永磁风力发电机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM315 [风力发电机]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对永磁直驱风力发电机的多参数辨识问题以及传统参数辨识方法的收敛精度差、收敛速度慢等问题,提出了引入平均最优位置变量的自适应空间搜索向量的改进粒子群算法(MDPSO),对永磁直驱风力发电机参数辨识。根据永磁直驱风力发电机定子电压电流模型,进行pade近似并降阶处理后进行离散化,建立直驱风力发电机辨识模型;引入自适应空间搜索向量和平均最优位置变量改进粒子群算法;应用提出的MDPSO辨识直驱风力发电机定子绕组的电阻、电感和磁链等参数。算例仿真结果表明,提出的辨识算法具有精度高、计算速度快、稳定性高等特点,从而验证了建立的直驱风力发电机辨识模型及辨识算法的有效性。

引用

收藏

页码：83 / 87

页数：5

相关论文

共 12 条

[1]

Parameter Estimation for VSI-Fed PMSM Based on a Dynamic PSO With Learning Strategies [J].

Liu, Zhao-Hua ;

Wei, Hua-Liang ;

Zhong, Qing-Chang ;

Liu, Kan ;

Xiao, Xiao-Shi ;

Wu, Liang-Hong .

IEEE TRANSACTIONS ON POWER ELECTRONICS, 2017, 32 (04) :3154-3165

[2]

Online Identification of PMSM Parameters: Parameter Identifiability and Estimator Comparative Study [J].

Boileau, Thierry ;

Leboeuf, Nicolas ;

Nahid-Mobarakeh, Babak ;

Meibody-Tabar, Farid .

IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRY APPLICATIONS, 2011, 47 (04) :1944-1957

[3]

基于免疫二进制粒子群优化算法的配电网故障定位方法研究 [J].

赵乔 ;

王增平 ;

董文娜 ;

鲍薇 .

电力系统保护与控制, 2020, 48 (20) :83-89

[4]

基于改进多目标粒子群算法的微电网储能优化配置 [J].

陆立民 ;

褚国伟 ;

张涛 ;

杨志超 .

电力系统保护与控制, 2020, 48 (15) :116-124

[5]

直驱永磁风力发电机组的频率响应简化模型及其应用 [J].

侍乔明 ;

付立军 ;

李海英 ;

王永平 ;

吴优 ;

王刚 .

智慧电力, 2020, 48 (01) :42-48+90

[6]

直驱永磁同步风电机组在全风速范围内的控制策略研究 [J].

颜湘武 ;

李君岩 ;

魏星 .

电力系统保护与控制, 2019, 47 (23) :138-144

[7]

永磁直驱风力发电系统最大功率跟踪改进型积分滑模控制 [J].

方云熠 ;

曾喆昭 ;

王可煜 ;

刘晴 .

电力系统保护与控制, 2019, 47 (13) :77-83

[8]

永磁直驱风力发电系统最大功率跟踪非线性抗扰控制 [J].

方云熠 ;

曾喆昭 ;

刘晴 ;

王可煜 .

电力系统保护与控制, 2019, 47 (05) :145-151

[9]

基于改进静止频率响应试验的同步电机参数辨识 [J].

蔡然 ;

杨俊华 ;

杨梦丽 ;

潘观海 .

电测与仪表, 2015, 52 (07) :123-128

[10]

基于柯西变异粒子群算法的永磁同步电机参数辨识 [J].

傅小利 ;

顾红兵 ;

陈国呈 ;

邹俊忠 ;

张见 .

电工技术学报, 2014, 29 (05) :127-131