System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法技术_技高网

基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法技术

技术编号:44858059 阅读:5 留言:0更新日期:2025-04-01 19:49
本发明专利技术公开了一种基于RT‑LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,属于双馈感应发电机网侧变流器控制技术领域。该方法包括搭建DFIG网侧变流器辨识模型,利用MATLAB/Simulink创建离线模型并嵌入RT‑LAB平台,划分子系统并添加同步通讯模块;进行特征选择与重要性评估,采用LASSO回归筛选关键特征;通过Spearman等级相关系数分析关联程度,确定高关联度观测量及分步辨识顺序;基于筛选结果利用MOEA/D算法建立多目标优化模型,处理多个优化目标以寻找最优权衡解。一种基于RT‑LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法克服了传统方法的不足,提高了控制参数准确性,增强了系统稳定性与可靠性,降低了成本与风险,提升了能源利用效率,为发电系统的高效运行提供有力支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及双馈感应发电机网侧变流器控制,尤其涉及一种基于rt-lab的dfig网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法。


技术介绍

1、在风力发电
,双馈感应发电机(dfig)由于其独特的优势得到了广泛应用。dfig的网侧变流器对于实现能量转换、维持直流母线电压稳定以及控制无功功率等方面起着关键作用。然而,现有技术在dfig网侧变流器控制参数的确定方面存在诸多不足。

2、传统的控制参数获取方法往往依赖于经验值或离线计算,这些方法存在明显的缺陷。一方面,依赖经验值可能导致控制参数无法适应不同的工况和运行条件,因为实际运行中的dfig会面临风速变化、负载波动等复杂情况,固定的经验参数难以保证系统始终处于最佳性能状态。另一方面,离线计算虽然在一定程度上考虑了系统模型,但由于实际系统中存在各种不确定性因素,如电机参数的变化、外部干扰等,使得离线计算得到的参数与实际系统需求存在偏差。

3、此外,传统方法在处理多目标优化问题时缺乏有效的手段。dfig网侧变流器的控制需要同时考虑多个目标,如电流跟踪精度、直流侧电压稳定性、功率因数等,这些目标之间相互关联且存在冲突,单一的优化方法难以找到全局最优解,从而影响了整个dfig系统的效率和稳定性。


技术实现思路

1、根据以上现有技术中的不足,本专利技术的目的在于克服现有dfig网侧变流器控制参数确定方法的不足,如依赖经验值或离线计算、无法适应工况变化、难以平衡多目标优化的问题。

2、为了实现以上目的,本专利技术内容采用如下技术方案:

3、基于rt-lab的dfig网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,包括以下步骤:

4、s1.搭建dfig网侧变流器辨识模型,利用matlab/simulink建模工具创建离线模型,然后嵌入rt-lab平台的软件库,根据rt-lab的规则进行子系统划分,并添加opal-rt同步通讯模块,从而构建出能够与rt-lab平台无缝对接的仿真模型;

5、s2.特征选择与重要性评估,在s1搭建的dfig网侧变流器辨识模型的基础上采用使用lasso回归对特征进行正则化处理,筛选出对控制参数影响最大的特征作为观测量,识别出哪些特征与待辨识的控制参数关联度最高;

6、s3.关联程度分析,利用spearman等级相关系数,评估观测量与待辨识参数之间的关联程度,计算各观测量区间与待辨识参数的spearman相关系数,筛选出高关联度观测量,并确定分步辨识顺序;

7、s4.多目标优化模型建立,基于筛选出高关联度观测量利用分解的多目标进化算法(moea/d),建立多目标优化模型,通过多目标优化模型处理与dfig网侧变流器控制参数相关的多个优化目标,利用moea/d算法寻找这些目标之间的最优权衡解。

8、进一步地,所述s1中,搭建dfig网侧变流器辨识模型的方法包括:

9、s11.利用matlab/simulink建模工具创建dfig网侧变流器的离线模型;模型包括dfig的电机模型、网侧变流器模型、控制策略模型等,以准确模拟dfig网侧变流器在不同工况下的运行特性;

10、s12.将创建好的离线模型嵌入rt-lab平台的软件库,根据rt-lab的规则进行子系统划分,将电机部分、变流器主电路部分、控制部分等划分为不同子系统,以提高模型的可读性和可维护性;

11、s13.添加opal-rt同步通讯模块,确保dfig网侧变流器辨识模型与rt-lab平台之间能够实时、准确地进行数据交互,实现模型与rt-lab平台之间的无缝对接,确保仿真过程中的数据交互准确无误;通过opal-rt同步通讯模块,模型能够接收来自rt-lab平台的控制信号,并将仿真结果反馈给rt-lab平台进行进一步分析。

12、进一步地,所述dfig的电机模型包括定子绕组、转子绕组的电路方程以及电机的磁链方程等。

13、进一步地,所述s11中,网侧变流器模型包括功率开关器件(igbt)的模型、直流侧电容模型以及交流侧滤波器模型等;

14、所述功率开关器件(igbt)模型的简化的等效电路模型看作是一个理想开关与一个二极管并联,再串联一个电阻和一个电感;在导通时,igbt近似为导通电阻;在关断时,近似为开路,其基本特性描述为:

15、当igbt导通时(vge>vge(th),vge(th)为igbt的阈值电压),vge为igbt的栅-射极电压;igbt的集-射极电压vce与igbt的集电极电流ic的关系为:

16、vce=ronic;

17、式中,ron为igbt的导通电阻端。

18、进一步地,所述直流侧电容模型主要用于稳定直流侧电压,存储和释放能量;直流侧电容模型用一个理想电容来表示,其电压-电流关系遵循电容的基本特性,在实际系统中,电容还存在等效串联电阻esr(equivalent series resistance),效串联电阻esr会导致电容在充放电过程中产生功率损耗,并且影响直流侧电压的纹波大小,考虑esr后的直流侧电容模型表示为一个电容与一个电阻串联的形式;此时,直流侧电压与流过电容的电流之间的关系变为:

19、udc=uc-resric;

20、

21、udc为直流侧电压;uc为电容两端的电压;resr为直流侧电容的等效串联电阻的阻值;ic为流过电容的电流;cdc为直流侧电容的电容值;

22、交流侧滤波器模型,交流滤波器采用lcl滤波器,lcl滤波器用于滤除网侧变流器输出电流中的谐波成分,提高电能质量;lcl滤波器由一个电感(网侧电感)、一个电容和一个电感组成;

23、lcl滤波器在dq坐标系下的数学模型是通过基尔霍夫电压定律(kvl)和基尔霍夫电流定律(kcl)推导得到;

24、d轴方程:

25、

26、igd=igf+ilnd;

27、

28、ugd是网侧电压的d轴分量;egd是电网电动势的d轴分量;rg是网侧电阻;igd是网侧电流的d轴分量;lg是网侧电感;ucfd是滤波器电容两端的d轴电压;ulnd是电感两端的d轴电压;igf是电容电流;ilnd是电感电流;ln是逆变侧电感;

29、q轴方程:

30、

31、ugq是网侧电压的q轴分量;egq是电网电动势的q轴分量;igq是网侧电流的q轴分量;ucfq是滤波器电容两端的q轴电压;ulnq是电感两端的q轴电压。

32、进一步地,所述s11中,控制策略模型是基于矢量控制的网侧变流器控制策略,其主要包含电流环控制器和电压环控制器;

33、电流环采用pi控制器来实现对网侧电流的跟踪控制,pi控制器输出为变流器交流侧电压的指令值,pi控制器的公式为:

34、

35、分别为d轴和q轴电压指令值;分别为d轴和d轴电流指令值;kp,c为电流环pi控制器的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述的所述S1中,搭建DFIG网侧变流器辨识模型的方法包括:

3.根据权利要求2基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述DFIG的电机模型包括定子绕组、转子绕组的电路方程以及电机的磁链方程。

4.根据权利要求2基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述S11中,网侧变流器模型包括功率开关器件的模型、直流侧电容模型以及交流侧滤波器模型。

5.根据权利要求4基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述功率开关器件模型的简化的等效电路模型看作是一个理想开关与一个二极管并联,再串联一个电阻和一个电感;在导通时,IGBT近似为导通电阻;在关断时,近似为开路,其基本特性描述为:

6.根据权利要求4基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述直流侧电容模型主要用于稳定直流侧电压,存储和释放能量;直流侧电容模型用一个理想电容来表示,其电压-电流关系遵循电容的基本特性,在实际系统中,电容还存在等效串联电阻ESR,效串联电阻ESR会导致电容在充放电过程中产生功率损耗,并且影响直流侧电压的纹波大小,考虑ESR后的直流侧电容模型表示为一个电容与一个电阻串联的形式;此时,直流侧电压与流过电容的电流之间的关系变为:

7.根据权利要求2所述的基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述控制策略模型是基于矢量控制的网侧变流器控制策略,其主要包含电流环控制器和电压环控制器;

8.根据权利要求1所述的基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述S2中,特征选择与重要性评估的方法包括:

9.根据权利要求1所述的基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述S3中,关联程度分析的方法包括:

10.根据权利要求1所述的基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述S4中,多目标优化模型建立的方法包括:

...

【技术特征摘要】

1.基于rt-lab的dfig网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1基于rt-lab的dfig网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述的所述s1中,搭建dfig网侧变流器辨识模型的方法包括:

3.根据权利要求2基于rt-lab的dfig网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述dfig的电机模型包括定子绕组、转子绕组的电路方程以及电机的磁链方程。

4.根据权利要求2基于rt-lab的dfig网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述s11中,网侧变流器模型包括功率开关器件的模型、直流侧电容模型以及交流侧滤波器模型。

5.根据权利要求4基于rt-lab的dfig网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述功率开关器件模型的简化的等效电路模型看作是一个理想开关与一个二极管并联,再串联一个电阻和一个电感;在导通时,igbt近似为导通电阻;在关断时,近似为开路,其基本特性描述为:

6.根据权利要求4基于rt-lab的dfig网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法,其特征在于,所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:李淑鸿梁生倩窦明李昌民王修鹏
申请(专利权)人:国网青海省电力公司玉树供电公司
类型:发明
国别省市:

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