基于改进混沌布谷鸟算法的风电场多机等值参数辨识方法

针对风电场的参数准确辨识问题,提出了一种基于改进混沌布谷鸟算法的风电场多机等值参数辨识方法.首先,阐述了风电场的系统结构与多机等值建模思路,设计了混沌布谷鸟算法的改进方案.然后,通过综合使用解析法与辨识法,建立了基于改进混沌布谷鸟算法的风电场多机等值参数依次辨识流程.最后,利用Matlab平台搭建了风电场多机等值仿真模型,比较了所提依次辨识方法与同时辨识方法在风电场参数辨识中的效果,分析了改进混沌布谷鸟算法与传统粒子群算法、布谷鸟算法的性能差异.结果表明:所提方法将风机参数辨识平均误差由11.07%降低至2.41%,提高了风电场动态特性拟合度,验证了其用于风电场多机等值参数辨识的有效性....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:电力系统保护与控制 2023, Vol.51 (20), p.99-106
Hauptverfasser: 陈磊, 郑燊聪, 蒋禹齐, 陈红坤, 唐经广
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:针对风电场的参数准确辨识问题,提出了一种基于改进混沌布谷鸟算法的风电场多机等值参数辨识方法.首先,阐述了风电场的系统结构与多机等值建模思路,设计了混沌布谷鸟算法的改进方案.然后,通过综合使用解析法与辨识法,建立了基于改进混沌布谷鸟算法的风电场多机等值参数依次辨识流程.最后,利用Matlab平台搭建了风电场多机等值仿真模型,比较了所提依次辨识方法与同时辨识方法在风电场参数辨识中的效果,分析了改进混沌布谷鸟算法与传统粒子群算法、布谷鸟算法的性能差异.结果表明:所提方法将风机参数辨识平均误差由11.07%降低至2.41%,提高了风电场动态特性拟合度,验证了其用于风电场多机等值参数辨识的有效性.
ISSN:1674-3415
DOI:10.19783/j.cnki.pspc.236172