• 设为首页
  • 加入收藏
  • 联系邮箱
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
  • English
站内检索    
 
吴章晗,蔺红.基于MDPSO的永磁直驱风力发电机参数辨识[J].电测与仪表,2021,58(8):83-87.
Wu Zhanghan,Lin Hong.Parameter Identification Method of Permanent Magnet Direct Drive Wind Turbine Based on MDPSO[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2021,58(8):83-87.
基于MDPSO的永磁直驱风力发电机参数辨识
Parameter Identification Method of Permanent Magnet Direct Drive Wind Turbine Based on MDPSO
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.08.011
中文关键词:  MDPSO  电机参数  参数辨识  永磁风力发电机
英文关键词:MDPSO  motor parameters  parameter identification  permanent magnet wind turbine
基金项目:国家自然科学(51667019);新疆维吾尔族自治区自然科学(2017D01C029)。
     
作者中文名作者英文名单位
吴章晗Wu Zhanghan新疆大学电气工程学院
蔺红Lin Hong新疆大学电气工程学院
摘要点击次数: 1357
中文摘要:
      针对永磁直驱风力发电机的多参数辨识问题以及传统参数辨识方法的收敛精度差、收敛速度慢等问题,提出引入平均最优位置变量的自适应空间搜索向量的改进粒子群算法(MDPSO)对永磁直驱风力发电机参数辨识。首先根据永磁直驱风力发电机定子电压电流模型,进行pade近似并降阶处理后进行离散化建立直驱风力发电机辨识模型;然后引入自适应空间搜索向量和平均最优位置变量改进粒子群算法;最后应用提出的MDPSO辨识直驱风力发电机定子绕组的电阻、电感和磁链等参数。算例仿真结果表明提出的辨识算法具有精度高、计算速度快、稳定性高等特点,从而验证了建立的直驱风力发电机辨识模型及辨识算法的有效性。
英文摘要:
      In this paper, the multi-parameter identification problem of permanent magnet direct-drive wind turbine and the convergence accuracy and slow convergence speed of traditional parameter identification method are proposed. The adaptive space search vector particle swarm optimization (MDPSO) algorithm based on average optimal position variable is proposed. Parameter identification of permanent magnet direct drive wind turbine. Firstly, according to the stator voltage and current model of permanent magnet direct drive wind turbine, the pade approximation and reduced order processing are performed to discretize the generator identification model. Then the adaptive space search vector and the average optimal position variable are introduced to improve the particle swarm optimization algorithm. Finally, Through the MDPSO proposed in this paper, the parameters such as the resistance, inductance and flux linkage of the stator winding of the permanent magnet direct-drive wind turbine are identified. The simulation results show that the proposed identification algorithm has the characteristics of high precision, fast calculation speed and high stability, which verifies the validity of the established direct-drive wind turbine identification model and identification algorithm.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭
  • 哈尔滨电工仪表研究所有限公司
  • 中国电工仪器仪表信息网
  • 中国仪器仪表学会
  • 中华人民共和国新闻出版总署
  • 中国科技期刊编辑学会
  • 黑龙江省科学技术协会
  • 编辑之家
  • 中国知网
  • 万方数据库
  • 维普网
  • 北极星电力网
  • 中华中控网
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
地址:哈尔滨市松北区创新路2000号    邮编:150028
邮箱:dcyb@vip.163.com    电话:0451-86611021;87186023
© 2012 电测与仪表    哈公网监备2301003445号
黑ICP备11006624号-1
技术支持:北京勤云科技发展有限公司