一种模块化直驱风机控制模型结构识别方法技术

本发明专利技术提出一种模块化直驱风机控制模型结构识别方法，包括以下步骤：步骤一、将直驱风机的控制功能划分为若干个控制模块，包括有功功率控制模块、无功出力限幅模块、无功功率控制模块和电流限幅模块；步骤二、构建直驱风机控制模型，调节输入的电流，辨识电流限幅模块的电流限幅环节；调节无功功率，辨识无功出力限幅模块的无功限幅环节；步骤三、利用MSVC准则对有功功率控制模块和无功功率控制模块的阶数进行辨识，采用N4SID准则分别对有功功率控制模块和无功功率控制模块进行参数辨识；步骤四、对辨识得到的有功功率控制模型和无功功率控制模型依次进行验证；本发明专利技术能准确可靠辨识出直驱风机各控制模块阶数。可靠辨识出直驱风机各控制模块阶数。可靠辨识出直驱风机各控制模块阶数。

【技术实现步骤摘要】
一种模块化直驱风机控制模型结构识别方法


[0001]本专利技术涉及新能源发电参数辨识
，尤其是一种模块化直驱风机控制模型结构识别方法。

技术介绍

[0002]直驱式永磁风力发电机是风力发电领域的主流机型之一，由风力机直接驱动发电机，省去了增速齿轮箱，且永磁电机不需要电励磁，控制更加简单，因而具有控制效果好、可靠性高等优点，逐渐成为人们的研究焦点。同时，大规模风电接入电网给电力系统安全稳定运行带来诸多挑战，对电网的调峰、电压、频率影响日益显著，消纳形势严峻。近年来风电场发生的重大次同步振荡时间，造成风机拖网、设备损害等严重问题。振荡频率从几赫兹到几千赫兹，频率范围很宽，引起振荡的原因与风机本身的机电系统、电磁系统与电网参数等因素密切相关。
[0003]建立能够反映新能源发电实际特性的机电暂态模型，可以为掌握新能源发电与电网的交互影响机理提供基础条件，支撑电网运行方式和控制措施优化，保障新能源充分消纳。为了在保证仿真结果与实际特性一致性的同时兼顾较高的仿真效率，必需对新能源仿真模型提出较高的要求。
[0004]在直驱风机参数建模与仿真中，由于发电控制参数众多，且仿真研究需要进行模型选择和参数假定，这隐含了模型和参数的多样性和不确定性，为了获取更具工程普适性的模型参数，在具备足够的机组的实际测试数据基础上，为确保模型的普适性，需要对模型进行参数辨识。在对直驱风机进行参数辨识前需要对其结构进行辨识，现实中的直驱风机可以认为是一个无穷阶的系统，在进行建模仿真时，确定待辨识系统的最优阶数，使其能更好的拟合现实系统并且不付出过大的计算代价是一个很重要的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提出一种模块化直驱风机控制模型结构识别方法，能准确可靠辨识出直驱风机各控制模块阶数。
[0006]一种模块化直驱风机控制模型结构识别方法，包括以下步骤：
[0007]步骤一、将直驱风机的控制功能划分为若干个控制模块，包括有功功率控制模块、无功出力限幅模块、无功功率控制模块和电流限幅模块；
[0008]步骤二、构建直驱风机控制模型，调节输入的电流，辨识电流限幅模块的电流限幅环节；调节无功功率，辨识无功出力限幅模块的无功限幅环节；
[0009]步骤三、利用MSVC准则对有功功率控制模块和无功功率控制模块的阶数进行辨识，采用N4SID准则分别对有功功率控制模块和无功功率控制模块进行参数辨识；
[0010]步骤四、对辨识得到的有功功率控制模型和无功功率控制模型依次进行验证。
[0011]步骤一中所述有功功率控制模块的输入为风机的有功功率参考值P
Wref
、风机转子
的角速度ω
gen
、直流母线电压u
dc
与电流限幅环节输出网侧电流值d轴分量i
gd
，该模块的输出为风机输出的有功功率P；无功功率控制模块的输入为直流母线电压u
dc
与电流限幅环节输出网侧电流值q轴分量i
gq
、风机无功功率参考值Q
ref
，该模块的输出为风机输出的无功功率Q；电流限幅模块的输入为网侧电流值i
g
和有功功率控制模块输出的有功功率P；无功限幅模块的输入为有功功率控制模块输出的有功功率P和无功功率控制模块输出的无功功率Q，输出为经过限幅后的Q1。
[0012]所述步骤三中包括以下步骤；
[0013]步骤A1、采集有功功率控制模型G1的输入信号u1和输出信号y1与无功功率控制模型G2的输入信号u2和输出信号y2；
[0014]步骤A2、用输入信号u1激励辨识得到的有功功率控制模型得到输出信号用输入信号u2激励辨识得到的无功功率控制模型得到输出信号
[0015]步骤A3、分别将y1与和y2与进行对比，如果两者之间的拟合度高，则辨识得到模型可靠；如果两者拟合度相差较大，说明辨识得到的模型不可靠；用拟合比指标FR进行判断，拟合比指标定义为：
[0016][0017]式中N为采集到的样本数，FR越接近1表示拟合得越好，否则表示拟合得越差。
[0018]所述步骤二中，包括以下步骤；
[0019]步骤S1：构建直驱风机控制模型；
[0020]步骤S2：采集控制模型的可测得输入与输出信号并进行标幺化处理；
[0021]步骤S3：根据控制模块输入输出参数推算不可测得输入输出参数。
[0022]所述步骤三中采用MSVC准则对直驱风机系统阶数进行辨识并利用N4SID算法辨识系统参数，先建立系统的离散形式的状态空间模型，以公式表述为
[0023]x
k+1
＝Ax
k
+Bu
k
+ω
k
[0024]y
k
＝Cx
k
+Du
k
+v
k
ꢀꢀꢀꢀ
公式二；
[0025]式中x
k
∈R
n
，y
k
∈R
m
，u
k
∈R
r
分别为系统k时刻的输入向量，输出向量和状态向量；A∈R
n
×
n
、B∈R
n
×
m
、C∈R
l
×
n
、D∈R
l
×
m
为系统矩阵，ω
k
和v
k
分别表示测量噪声和过程噪声；
[0026]所述辨识包括以下步骤；
[0027]步骤S41、采集输入输出信号，其序列分别为{y0，y1，...，y
M
}、{u0，u1，...，u
M
}，
[0028]其中y
k
∈R
l
×1，u
k
∈R
m
×1，k＝0，1，...，M；
[0029]步骤S42、构建过去输入、未来输入、过去输出、未来输出的Hankel矩阵，以公式表述为：
[0030][0031][0032][0033][0034]以同样的方法，采用u
k
构建矩阵U
p
∈R
mi
×
j
，U
f
∈R
mi
×
j
[0035]步骤S43、定义矩阵W
p
和W
p+
：
[0036][0037][0038]矩阵Y
f
沿着矩阵U
f
在矩阵W
p
上进行斜投影所得矩阵O
i
：
[0039][0040]公式九；
[0041]矩阵Y
f
在矩阵U
f
和W
p
组成的新矩阵上进行正交投影所得矩阵Z
i
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模块化直驱风机控制模型结构识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、将直驱风机的控制功能划分为若干个控制模块，包括有功功率控制模块、无功出力限幅模块、无功功率控制模块和电流限幅模块；步骤二、构建直驱风机控制模型，调节输入的电流，辨识电流限幅模块的电流限幅环节；调节无功功率，辨识无功出力限幅模块的无功限幅环节；步骤三、利用MSVC准则对有功功率控制模块和无功功率控制模块的阶数进行辨识，采用N4SID准则分别对有功功率控制模块和无功功率控制模块进行参数辨识；步骤四、对辨识得到的有功功率控制模型和无功功率控制模型依次进行验证。2.根据权利要求1所述的一种模块化直驱风机控制模型结构识别方法，其特征在于：步骤一中所述有功功率控制模块的输入为风机的有功功率参考值P
Wref
、风机转子的角速度ω
gen
、直流母线电压u
dc
与电流限幅环节输出网侧电流值d轴分量i
gd
，该模块的输出为风机输出的有功功率P；无功功率控制模块的输入为直流母线电压u
dc
与电流限幅环节输出网侧电流值q轴分量i
gq
、风机无功功率参考值Q
ref
，该模块的输出为风机输出的无功功率Q；电流限幅模块的输入为网侧电流值i
g
和有功功率控制模块输出的有功功率P；无功限幅模块的输入为有功功率控制模块输出的有功功率P和无功功率控制模块输出的无功功率Q，输出为经过限幅后的Q1。3.根据权利要求2所述的一种模块化直驱风机控制模型结构识别方法，其特征在于：所述步骤三中包括以下步骤；步骤A1、采集有功功率控制模型G1的输入信号u1和输出信号y1与无功功率控制模型G2的输入信号u2和输出信号y2；步骤A2、用输入信号u1激励辨识得到的有功功率控制模型得到输出信号用输入信号u2激励辨识得到的无功功率控制模型得到输出信号步骤A3、分别将y1与和y2与进行对比，如果两者之间的拟合度高，则辨识得到模型可靠；如果两者拟合度相差较大，说明辨识得到的模型不可靠；用拟合比指标FR进行判断，拟合比指标定义为：式中N为采集到的样本数，FR越接近1表示拟合得越好，否则表示拟合得越差。4.根据权利要求2所述的一种模块化直驱风机控制模型结构识别方法，其特征在于：所述步骤二中，包括以下步骤；步骤S1：构建直驱风机控制模型；步骤S2：采集控制模型的可测得输入与输出信号并进行标幺化处理；步骤S3：根据控制模块输入输出参数推算不可测得输入输出参数。5.根据权利要求4所述的一种模块化直驱风机控制模型结构识别方法，其特征在于：所
述步骤三中采用MSVC准则对直驱风机系统阶数进行辨识并利用N4SID算法辨识系统参数，先建立系统的离散形式的状态空间模型，以公式表述为x
k+1
＝Ax
k
+Bu
k
+ω
k
y
k
＝Cx
k
+Du
k
+v
k
ꢀꢀꢀꢀ
公式二；式中x
k
∈R
n
，y
k
∈R
m
，u
k
∈R
r
分别为系统k时刻的输入向量，输出向量和状态向量；A∈R
n
×
n
、B∈R
n
×
m
、C∈R
l
×
n
、D∈R
l
×
m
为系统矩阵，ω
k
和v
k
分别表示测量噪声和过程噪声；所述辨识包括以下步骤；步骤S41、采集输入输出信...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏清梅，张慧瑜，汪寅乔，曾志杰，吴璐阳，黄霆，张健，弋子渊，李凌斐，鲍国俊，李可文，陆颖铨，陈宁，曲立楠，高丙团，方锦源，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：