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优选初值-微变搜索算法及其在双馈风力发电机参数辨识中的应用
引用本文:张仰飞,袁越,陈小虎,辛龙彪,吴博文. 优选初值-微变搜索算法及其在双馈风力发电机参数辨识中的应用[J]. 电力自动化设备, 2010, 30(2)
作者姓名:张仰飞  袁越  陈小虎  辛龙彪  吴博文
作者单位:河海大学,电气工程学院,江苏,南京,210098;南京工程学院,电力工程学院,江苏,南京,211167;河海大学,电气工程学院,江苏,南京,210098;南京工程学院,电力工程学院,江苏,南京,211167;大唐漳州风力发电有限责任公司,福建,厦门,361004
基金项目:国家科技支撑计划(2008BAA14B02);;江苏省自然科学基金项目(BK2008366,BK2009353);;江苏省六大高峰人才资助项目(07-E-026KXJ07113)~~
摘    要:为解决现有辨识方法初值不稳定和辨识结果不精确的问题,提出了优选初值-微变搜索算法。该算法包括2个步骤:首先优选初值,把测量数据对应于不同运行状态进行分类,结合相应的简化模型直接求解参数,或组合起来求解参数,得到参数向量的值,需要时,把测量数据和已知参数向量的值作为已知条件,采用搜索类算法搜索其他参数向量值;再进行微变搜索,把所有测量数据作为已知条件,以已求得的参数向量值作为初值点,进行微变搜索,即在已知参数向量各分量上作微小变化,按照排列组合的方法得到其周围的若干点,分别计算其目标评价函数值。比较和保留最好的点,继续缩小步长进行微变,直至精确化定位到最优解。仿真算例显示,该方法能有效地精确辨识双馈风力发电机的参数。

关 键 词:辨识算法  双馈风力发电机  参数辩识  优选初值-微变搜索算法  初值  目标点

Optimal initial value and micro-variation search algorithm and its application in parameter identification of doubly-fed wind-power generator
ZHANG Yangfei,YUAN Yue,CHEN Xiaohu,XIN Longbiao,WU Bowen. Optimal initial value and micro-variation search algorithm and its application in parameter identification of doubly-fed wind-power generator[J]. Electric Power Automation Equipment, 2010, 30(2)
Authors:ZHANG Yangfei  YUAN Yue  CHEN Xiaohu  XIN Longbiao  WU Bowen
Affiliation:1. Hohai University;Nanjing 210098;China;2. Nanjing Institute of Technology;Nanjing 211167;3. DaTang Zhangzhou Wind Power Generation Ltd.;Xiamen 361004;China
Abstract:Aiming at the instable initial value and inaccurate identification result,the OIVMSA (Optimal Initial Value and Micro-variation Search Algorithm) is proposed. It consists of two steps:1. Initial value optimization,which classifies the field measurements according to operating states,calculates the initial value of parameter vector with simplified model or grouped models,and if necessary,takes the measurements and the known values of some parameter vectors as known conditions to search the initial values of ...
Keywords:identification algorithm  doubly-fed wind-power generator  parameter identification  OIVMSA  initial value  target point  
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