[发明专利]基于MDPSO的永磁直驱风力发电机参数辨识方法

摘要

本发明涉及一种永磁风力发电机参数辨识技术领域，是一种基于MDPSO的永磁直驱风力发电机参数辨识方法，包括以下步骤S1：采样辨识风力发电机的所需参数，建立永磁直驱风力发电机定子电压电流模型；S2：建立并得到永磁直驱风力发电辨识模型：S3：建立误差目标函数J(θ)；S4：使用MDPSO算法优化求解误差目标函数J(θ)，得到a_q,b_q,c_q,d_q最优解；S5：计算出要辨识的风力发电机参数R,L_d,L_q,ψ；S6:根据M_rmin准则对机侧变流器电流内环控制的PI参数动态整定，得到新的PI参数值。本发明提出自适应空间搜索向量和平均最优位置变量的改进粒子群算法MDPSO，改进后的MDPSO算法具有较强的鲁棒性、较高的收敛精度和较快的收敛速度，并克服了一般粒子群算法容易陷入局部最优解的问题。

主权项

1.一种基于MDPSO的永磁直驱风力发电机参数辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1：采样辨识风力发电机的所需参数，选取电机出口端测得电机转速和电机输出的三相电流，使用电流控制器的直轴电压u_d和交轴电压u_q，建立永磁直驱风力发电机定子电压电流模型：/n /n其中：u_d、u_q分别是定子电压的d轴和q轴分量；i_d、i_q分别是定子电流的d轴和q轴分量；R是定子的电阻；ω_r是电角速度；L_d、L_q是d轴和q轴电感分量；ψ代表永磁体磁链；p＝d/dt；/nS2：对(1)式进行pade逼近并进行离散化，建立并得到永磁直驱风力发电辨识模型：/n /n /n式中：a_d、b_d、c_d、a_q、b_q、c_q、d_q分别为模型系数，k为离散点；/n根据公式(1)得到a_d、b_d、c_d、a_q、b_q、c_q、d_q如下：/n其中，T_s为采样周期；/nS3：根据定子电流的d轴和q轴分量i_sd、i_sq和辨识模型以获取辨识值与真实值的误差最小值，建立误差目标函数J(θ)，公式表达式如下：/n /nS4：使用基于自适应空间搜索向量和平均最优位置变量的MDPSO算法优化求解误差目标函数J(θ)，得到a_q,b_q,c_q,d_q最优解；/nS5：根据求出的a_q,b_q,c_q,d_q的最优解，计算出要辨识的风力发电机参数R,L_d,L_q,ψ为：/n /n其中，T_s为采样周期，R为定子的电阻，a_q,b_q,c_q,d_q分别为模型的系数，L_d、L_q是d轴和q轴电感分量；ψ为永磁体磁链；/nS6:利用辨识后的参数R,L_d,L_q,ψ，根据M_rmin准则对机侧变流器电流内环控制的PI参数动态整定，得到新的PI参数值。/n