基于αβ坐标系模型的双馈风力发电机参数辨识.docx
快乐****蜜蜂
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于αβ坐标系模型的双馈风力发电机参数辨识.docx
基于αβ坐标系模型的双馈风力发电机参数辨识摘要:随着全球对环境保护意识的不断增强,风力发电作为一种清洁能源正在迅速发展。在风力发电中,双馈风力发电机逐渐成为主流。本文基于αβ坐标系模型对双馈风力发电机的参数进行辨识,为双馈风力发电机的运行提供参考。关键词:αβ坐标系;双馈风力发电机;参数辨识一、引言风力发电是一种利用风能将其转换为电能的能源形式。在风力发电中,发电机是非常重要的一个部分。双馈风力发电机作为一种新型的风力发电机,因其具有双馈结构和变频控制等优势,已经逐渐成为风力发电中的主流型号。然而,在实际
双馈感应风力发电机的参数辨识分析.docx
双馈感应风力发电机的参数辨识分析双馈感应风力发电机(DFIG)是当前广泛应用于风力发电领域的一种变速发电机,具有较高的效率和可靠性。在实际应用中,准确精确地确定DFIG的参数对于设计和控制系统的性能至关重要。因此,进行DFIG参数辨识分析是非常重要的研究课题。首先,我们需要了解DFIG的结构和工作原理。DFIG是由一个定子和两个转子组成的,其中一个转子通过变频器和电网相连,被称为功率转子,另一个转子通过固定频率的电网供电,被称为励磁转子。DFIG利用励磁转子的磁通可调性以及功率转子的转速可调性,实现了对风
基于降维聚类的双馈风力发电机参数辨识.pptx
添加副标题目录PART01参数辨识的重要性传统参数辨识方法降维聚类参数辨识方法的提出降维聚类参数辨识方法的优势PART02降维算法概述聚类算法概述降维聚类算法在双馈风力发电机参数辨识中的应用算法流程和实现步骤PART03双馈风力发电机模型简介数学模型的建立模型验证与修正模型参数的确定PART04数据采集和处理实验设置与过程实验结果分析结果对比与讨论PART05研究结论研究不足与展望感谢您的观看
基于机器学习的双馈风力发电机参数辨识研究的任务书.docx
基于机器学习的双馈风力发电机参数辨识研究的任务书一、研究背景和意义双馈风力发电机是目前应用广泛的一种风力发电机型号,它的转子由两个相邻的同步发电机组成,通过转子的双馈变压器进行协调控制,从而实现在不改变输出功率的前提下,提高相对转速的能力。而为了保证双馈风力发电机的高效、稳定的运行,需要对其参数进行准确的辨识,以便进行精细化的控制。而目前,机器学习这一领域已经得到广泛应用,因其能够针对大量数据进行处理和学习,从而提高建模和预测的精度和准确性,因此,将机器学习应用于双馈风力发电机参数辨识上,可以提高其运行的
一种基于改进灰狼算法的双馈风力发电机参数辨识方法.pdf
本发明涉及双馈风机参数辨识技术领域,具体公开了一种基于改进灰狼算法的双馈风力发电机参数辨识方法。先构建双馈风电机组发电机在同步旋转dq坐标系下的数学模型,确定待辨识参数;对双馈风电机组施加三相接地短路故障扰动,并采集施加扰动后的双馈风电机组的输出响应,对待辨识参数做轨迹灵敏度分析,确定其可辨识性;采用基于信息共享搜索策略的灰狼优化算法,基于发电机参数和输出数据对目标函数寻优求解,输出辨识结果。本方法将基于信息共享搜索策略的灰狼优化算法(ISIAGWO)与双馈风机参数辨识相结合,对双馈风电机组发电机多参数辨