【摘要】：提出了基于頻域方法解耦辨識(shí)雙饋風(fēng)電機(jī)組網(wǎng)側(cè)控制器參數(shù)的新方法。首先根據(jù)雙饋風(fēng)電機(jī)組網(wǎng)側(cè)控制器模型以及發(fā)電機(jī)端口到網(wǎng)側(cè)控制器的電壓方程,推導(dǎo)出網(wǎng)側(cè)控制器的解耦模型,該模型可實(shí)現(xiàn)d軸和q軸參數(shù)的解耦辨識(shí)。然后根據(jù)解耦模型傳遞函數(shù)的幅值靈敏度及相位靈敏度,分析了網(wǎng)側(cè)控制器參數(shù)的可辨識(shí)性及辨識(shí)的難易度。通過在輸入?yún)⒖夹盘?hào)上疊加偽隨機(jī)信號(hào),根據(jù)輸入信號(hào)的自功率譜及輸入、輸出信號(hào)的互功率譜,獲得傳遞函數(shù)的頻率序列。最后應(yīng)用Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法對網(wǎng)側(cè)控制器各參數(shù)進(jìn)行了辨識(shí)。50次辨識(shí)值的方差表明了參數(shù)辨識(shí)結(jié)果的穩(wěn)定性,辨識(shí)結(jié)果表明了所提方法的可行性。
【圖文】：

638潘學(xué)萍等：雙饋風(fēng)電機(jī)組網(wǎng)側(cè)控制器參數(shù)辨識(shí)的頻域方法Vol.39No.3圖7傳遞函數(shù)H1(f)和H2(f)擬合結(jié)果Fig.7CurvefittingbasedonH1(f)和H2(f)4結(jié)論本文根據(jù)雙饋風(fēng)電機(jī)組網(wǎng)側(cè)控制器的模型及網(wǎng)側(cè)控制器與發(fā)電機(jī)出口的電壓方程，推導(dǎo)出了網(wǎng)側(cè)控制器d軸及q軸解耦模型。該解耦模型可實(shí)現(xiàn)d軸參數(shù)及q軸參數(shù)的解耦辨識(shí)。1）基于d軸及q軸解耦模型的傳遞函數(shù)，分別計(jì)算了各參數(shù)的幅值靈敏度及相位靈敏度，得出結(jié)論：外環(huán)比例系數(shù)的幅值靈敏度和相位靈敏度都較高，容易辨識(shí)；外環(huán)積分系數(shù)的幅值靈敏度小但相位靈敏度較高；內(nèi)環(huán)積分系數(shù)的幅值靈敏度和相位靈敏度都較小，較難辨識(shí)。2）在控制器的各參數(shù)輸入信號(hào)上疊加偽隨機(jī)二進(jìn)制信號(hào)，通過輸入信號(hào)的自功率譜以及輸入信號(hào)、輸出信號(hào)的互功率譜，獲得解耦模型的傳遞函數(shù)序列，并基于此進(jìn)行了參數(shù)辨識(shí)。50次辨識(shí)結(jié)果表明，方差越大的參數(shù)越難辨識(shí)，同時(shí)其靈敏度也較小，說明了辨識(shí)結(jié)果與靈敏度結(jié)果的一致性。參考文獻(xiàn)[1]AsmineM，BrochuJ，F(xiàn)ortmannJ，etal．Modelvalidationforwindturbinegeneratormodels[J]．IEEETransonPowerSystems，2011，26(3)：1769-1782．[2]RoseJ，HiskensIA．Estimatingwindturbineparametersandqualifyingtheireffectsondynamicbehavior[C]//PowerandEnergySocietyGeneralMeeting．Pennsylvania，USA：IEEE，2008：1-7．[3]劉偉航．雙饋風(fēng)電機(jī)組控制系統(tǒng)的參數(shù)辨識(shí)研究[D]．南京：河海大學(xué)，2013．[4]沈欣煒，，鄭競宏，朱守真，等．光伏并網(wǎng)逆變器控制參數(shù)的dq軸解耦辨識(shí)策略[J]．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2014，38(4)：38-43．ShenXinwei，ZhengJinghong，ZhuShouzhen，etal．Adqaxisdecouplingparameteridentificationstrategyforgird-connectedinve
【作者單位】： 河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院;中國電力科學(xué)研究院;
【基金】：國家863高技術(shù)基金項(xiàng)目(2011AA05A103) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51190102,51137002,51207045)~~
【分類號(hào)】：TM614

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2525171