本文關(guān)鍵詞：直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)研究

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【摘要】：在傳統(tǒng)煤炭石油資源日漸短缺、環(huán)境保護(hù)要求日益提高的今天,利用可再生清潔能源發(fā)電將占到越來(lái)越大的比重,其中風(fēng)力發(fā)電已經(jīng)成為一種重要的清潔能源發(fā)電形式。隨著風(fēng)電機(jī)組裝機(jī)容量的不斷擴(kuò)大,其運(yùn)行狀況對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性影響也越來(lái)越大,不僅對(duì)電力系統(tǒng)的頻率、電壓和波形產(chǎn)生干擾,而且直接影響了電力系統(tǒng)調(diào)度。所以,獲取準(zhǔn)確的風(fēng)力發(fā)電機(jī)參數(shù)有助于電力調(diào)度部門統(tǒng)籌安排調(diào)度計(jì)劃,對(duì)研究大規(guī)模風(fēng)電接入的影響和電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)潮流計(jì)算等有著重要意義。針對(duì)實(shí)際運(yùn)行中的直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)參數(shù)難以直接測(cè)量的問(wèn)題,本文以甘肅某風(fēng)電場(chǎng)2MW直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)為研究對(duì)象,分別采用帶遺忘因子的遞推最小二乘法和模型參考自適應(yīng)法來(lái)辨識(shí)直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)參數(shù),然后根據(jù)辨識(shí)精度高的算法辨識(shí)得到的發(fā)電機(jī)參數(shù)作為參數(shù)評(píng)估的依據(jù),使用基于數(shù)學(xué)模型的方法對(duì)辨識(shí)得到的參數(shù)進(jìn)行評(píng)估研究。首先提出了基于帶遺忘因子的遞推最小二乘法的直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)。帶遺忘因子的遞推最小二乘法克服了遞推最小二乘法隨著新采集到的觀測(cè)數(shù)據(jù)因數(shù)據(jù)積累而造成待辨識(shí)參數(shù)值出現(xiàn)飽和而起不到更新作用的缺點(diǎn),使待辨識(shí)參數(shù)的精度大大提高。由于帶遺忘因子的遞推最小二乘法采用的是穩(wěn)態(tài)數(shù)學(xué)模型,沒(méi)有考慮直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)的暫態(tài)特性,于是,提出了基于模型參考自適應(yīng)法的直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)。構(gòu)造了以定子電流為狀態(tài)變量的觀測(cè)模型和誤差模型,通過(guò)Lyapunov穩(wěn)定性設(shè)計(jì)參數(shù)的自適應(yīng)律,在MATLAB中搭建仿真模型得到參數(shù)辨識(shí)的結(jié)果,與帶遺忘因子的遞推最小二乘法相比,模型參考自適應(yīng)法辨識(shí)得到的參數(shù)值精度更高。最后,為了幫助電力系統(tǒng)調(diào)度部門進(jìn)行發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)估計(jì)、電網(wǎng)的潮流計(jì)算和研究大規(guī)模風(fēng)電接入對(duì)電網(wǎng)的影響,評(píng)估辨識(shí)得到的直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)參數(shù)很有必要。建立直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)的功率預(yù)測(cè)模型,通過(guò)建立可信度指標(biāo),仿真比較實(shí)際測(cè)量的功率曲線和計(jì)算功率曲線,最終達(dá)到發(fā)電機(jī)參數(shù)評(píng)估的目的。
【關(guān)鍵詞】：直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī) 參數(shù)辨識(shí) 時(shí)域方法 參數(shù)評(píng)估
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM315
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 論文的選題背景和研究意義10-12
• 1.1.1 論文的選題背景10-11
• 1.1.2 論文的研究意義11-12
• 1.2 直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.1 風(fēng)力發(fā)電的基本原理12
• 1.2.2 風(fēng)力發(fā)電的特點(diǎn)12-13
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容13-15
• 2 直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)的數(shù)學(xué)模型15-20
• 2.1 直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)的工作原理15
• 2.2 直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)在三相靜止坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型15-17
• 2.2.1 定子電壓方程16
• 2.2.2 定子磁鏈方程16-17
• 2.2.3 轉(zhuǎn)矩和運(yùn)動(dòng)方程17
• 2.3 直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)在兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型17-18
• 2.3.1 定子電壓方程17
• 2.3.2 定子磁鏈方程17
• 2.3.3 轉(zhuǎn)矩和運(yùn)動(dòng)方程17-18
• 2.4 直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)參數(shù)可辨識(shí)性分析18-19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 3 基于FFRLS的直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)20-30
• 3.1 最小二乘法20-23
• 3.1.1 最小二乘法原理20-21
• 3.1.2 FFRLS算法原理21-23
• 3.2 基于FFRLS的直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)原理23-26
• 3.2.1 電氣參數(shù)辨識(shí)模型24-25
• 3.2.2 機(jī)械參數(shù)辨識(shí)模型25-26
• 3.3 仿真分析26-29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 4 基于MRAS的直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)30-37
• 4.1 模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)30
• 4.1.1 模型參考自適應(yīng)法原理30
• 4.2 基于MRAS的參數(shù)辨識(shí)原理30-35
• 4.2.1 電氣參數(shù)辨識(shí)模型31-33
• 4.2.2 機(jī)械參數(shù)辨識(shí)模型33
• 4.2.3 參數(shù)自適應(yīng)律的設(shè)計(jì)33-35
• 4.3 仿真分析35-36
• 4.4 本章小結(jié)36-37
• 5 直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)辨識(shí)參數(shù)的評(píng)估37-43
• 5.1 參數(shù)評(píng)估的意義37
• 5.2 參數(shù)評(píng)估方法37-40
• 5.2.1 參數(shù)辨識(shí)的評(píng)估模型39-40
• 5.2.2 可信度指標(biāo)的建立40
• 5.3 算例分析40-42
• 5.4 小結(jié)42-43
• 結(jié)論43-45
• 致謝45-46
• 參考文獻(xiàn)46-49
• 附錄A 仿真模型49-50
• 附錄B 機(jī)組參數(shù)50-51
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果51

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