基于混沌粒子群的双馈风电机组LVRT实测建模及暂态参数辨识

高准确度仿真模型是进行大规模风电并网暂态稳定分析的基础,然而双馈风电机组(DFIG)控制策略与参数属于技术秘密难以获取,模型仿真准确性难以保证.针对DFIG故障暂态精确建模难题,提出了基于实测数据的DFIG建模及参数辨识方法.首先,基于电力系统综合稳定程序(PSASP)中DFIG模型及控制结构,建立低电压穿越(LVRT)控制数学模型并分析故障暂态过程,明确LVRT暂态控制核心参数.其次,基于DFIG的LVRT部分现场实测工况数据,利用混沌粒子群算法实现了DFIG故障暂态控制参数辨识.最后,基于剩余实测工况数据进行辨识参数准确性分析与校验,仿真验证了所提参数辨识方法的有效性及准确性.所提方法辨识...

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Published in中国电力 Vol. 57; no. 8; pp. 75 - 84
Main Authors 李丹, 秦世耀, 李少林, 贺敬
Format Magazine Article
LanguageChinese
Published 可再生能源并网全国重点实验室(中国电力科学研究院有限公司),北京 100192 28.08.2024
Subjects
混沌粒子群
double-fed induction generator
chaotic particle swarm
双馈风电机组
实测数据
low voltage ride through
measured data
低压穿越
参数辨识
parameter identification
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ISSN1004-9649
DOI10.11930/j.issn.1004-9649.202310040

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Summary:高准确度仿真模型是进行大规模风电并网暂态稳定分析的基础,然而双馈风电机组(DFIG)控制策略与参数属于技术秘密难以获取,模型仿真准确性难以保证.针对DFIG故障暂态精确建模难题,提出了基于实测数据的DFIG建模及参数辨识方法.首先,基于电力系统综合稳定程序(PSASP)中DFIG模型及控制结构,建立低电压穿越(LVRT)控制数学模型并分析故障暂态过程,明确LVRT暂态控制核心参数.其次,基于DFIG的LVRT部分现场实测工况数据,利用混沌粒子群算法实现了DFIG故障暂态控制参数辨识.最后,基于剩余实测工况数据进行辨识参数准确性分析与校验,仿真验证了所提参数辨识方法的有效性及准确性.所提方法辨识结果泛化能力强、准确度高,具有较高的工程应用价值.
ISSN:1004-9649
DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.202310040