新能源机组控制参数辨识方法及系统

    公开(公告)号:CN117369284A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311539722.X

    申请日:2023-11-18

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明公开了一种新能源机组控制参数辨识方法,包括如下步骤:建立双馈风机网侧变流器控制系统模型;获取网侧变流器控制参数及其观测量数据;通过GAIN模型训练对观测量数据进行检测修复,构建观测量数据‑控制参数集;设置CNN‑LSTM神经网络中超参数的寻优范围;使用改进贝叶斯寻优算法对所述CNN‑LSTM神经网络超参数进行寻优,确定CNN‑LSTM神经网络架构;使用所述CNN‑LSTM神经网络对观测量数据‑控制参数集进行训练预测;输出新能源机组控制参数辨识结果。本发明依靠观量测数据来实现参数辨识,不需要过多的模型参数信息,同时对异常观量测数据进行检测修复,保证新能源机组参数辨识的精确度。

    一种风电机组机电暂态建模方法及系统

    公开(公告)号:CN117937586A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202311742801.0

    申请日:2023-12-18

    IPC分类号: H02J3/38 G06F30/20

    摘要: 本发明涉及风力发电技术领域,具体公开了一种风电机组机电暂态建模方法和系统,包括:首先,获取风电机组涉网性能实测模型的资料,依据资料搭建风电机组暂态实测模型,实测模型与控制器、仿真机连接,并逐条开展仿真模型与控制器信号通道一致性核查;然后,开展不同工况的风电机组故障测试,依据测试结果辨识风电机组机电暂态仿真模型参数,建立风电机组仿真模型;最后,对比分析仿真模型与实测模型变量,计算模型误差。本发明可以建立反映实际运行特性的风电机组机电暂态仿真模型,为风电高比例电网仿真计算提供可靠的模型基础。

    基于遗传优化算法的同步调相机容量配置方法

    公开(公告)号:CN115563785A

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202211249849.3

    申请日:2022-10-12

    IPC分类号: G06F30/20 G06N3/12 G06F111/04

    摘要: 本发明公开了一种基于遗传优化算法的同步调相机容量配置方法,其步骤如下:分别在BPA和MatLab中建立电力系统暂态仿真模型和调相机容量优化配置模型,初始化个体数量n,交叉率c,变异率v,最大迭代次数N,收敛误差ε等参数,随机生成初始种群,开始迭代;BPA读取调相机容量进行暂态仿真,生成仿真数据,MatLab读取仿真数据,归一化处理数据,计算当前种群的适应度函数;保存适应度函数最小的个体记为SCo;基于遗传算法进行选择、交叉和变异,生产新一代种群,判断是否满足收敛条件,若是则跳出迭代,若否则继续进行迭代。本方法基于遗传优化算法实现了提升系统稳定性的同步调相机容量配置问题的自动迭代和优化求解。