[发明专利]一种基于暂态扰动下的并网光伏发电系统参数辨识方法有效

专利信息
申请号: 201911023990.X 申请日: 2019-10-25
公开(公告)号: CN110829491B 公开(公告)日: 2023-08-22
发明(设计)人: 马喜平;胡殿刚;董开松;沈渭程;李树林;刘克权;张伟;徐宏雷;刘丽娟;赵炜;张光儒;魏博;梁有珍;赵耀;杨俊;闵占奎;刘秀良;李志敏;陈明忠;同焕珍;张赛;甄文喜;朱宏毅;郑翔宇;陈柏旭;周政龙;魏润芝;赵霖;党建 申请(专利权)人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网甘肃省电力公司;西安理工大学
主分类号: H02J3/38 分类号: H02J3/38
代理公司: 西安弘理专利事务所 61214 代理人: 燕肇琪
地址: 730070 甘肃*** 国省代码: 甘肃;62
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 扰动 并网 发电 系统 参数 辨识 方法
【权利要求书】:

1.一种基于暂态扰动下的并网光伏发电系统参数辨识方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:

步骤1、搭建并网光伏发电系统,构造关于该系统的物理模型,对该系统中逆变器的d轴待辨识参数赋值σrefer,将σrefer输入物理模型得到逆变器暂态扰动下的d轴输出电流Id

步骤2、设定种群大小、维度、粒子位置、速度范围、迭代次数、惯性权重、学习因子和选择、交叉、变异算子和迭代方程,通过改进粒子群算法建立算法模型;具体过程为:设定种群大小、维度、粒子位置、速度范围、迭代次数、惯性权重、学习因子和选择、交叉、变异算子和迭代方程,其中迭代方程如下:

式(1)中:k为迭代次数;m表示第m个粒子;ω为惯性权重;c1、c2为自身认知学习因子和社会认知学习因子;r1、r2表示在区间(0,1)上的随机数;pbest、gbest分别表示前k次迭代的个体最优解和社会最优解;

惯性权重和学习因子变换过程,采用如下方程:

式(2)中,k表示迭代次数,kmax代表最大迭代次数,ωmax=0.9,ωmin=0.4;

式中:c1max=1.496,c1min=1,c2max=2,c2min=1.496;

将式(3)代入式(1)可得算法模型;

步骤3、在算法模型选取第L个粒子σ(L),将其赋值给待辨识参数,输入物理模型,并根据输出电流Id、适用度函数得到适应度;

步骤4、将粒子群根据适应度大小排序,保留适应度小的一半数量的粒子,将适应度大的一半数量粒子对应的函数进行交叉变异操作,并进入下一次迭代;

步骤5、当迭代次数达到最大或者满足适应度函数精度小于10-6时停止迭代,输出适应度最小的粒子位置,即辨识得出并网光伏逆变器的控制参数。

2.根据权利要求1所述一种基于暂态扰动下的并网光伏发电系统参数辨识方法,其特征在于,步骤1所述并网光伏发电系统包括依次并联的光伏阵列、DC/DC变化器、VSC控制下的逆变器、逆变器、逆变器控制器、滤波电路,所述滤波电路连接电网,所述DC/DC变化器连接最大功率控制器,所述逆变器连接逆变器控制器。

3.根据权利要求1所述一种基于暂态扰动下的并网光伏发电系统参数辨识方法,其特征在于,步骤1所述构造关于该系统的物理模型具体过程为:将并网光伏发电系统中的组成部分输入matlab的simulink模块中,得到物理模型。

4.根据权利要求1所述一种基于暂态扰动下的并网光伏发电系统参数辨识方法,其特征在于,步骤1所述待辨识参数为电压外环PI参数与电流内环PI参数。

5.根据权利要求1所述一种基于暂态扰动下的并网光伏发电系统参数辨识方法,其特征在于,步骤3适用度函数如下:

式(4)中:n为一次计算中的数据长度;i表示数据点;idi,f表示d轴电流的仿真值;idi.c表示d轴电流的实测值。

6.根据权利要求1所述一种基于暂态扰动下的并网光伏发电系统参数辨识方法,其特征在于,还包括步骤6、按照步骤1-步骤5继续识别逆变器的q轴待辨识参数。

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