[發明專利]一種海上風電虛擬慣量調頻裝置的辨識控制及檢測方法

在審

• 申請號: 202111428370.1
• 申請日: 2021-11-29
• 公開（公告）號: CN114094602A
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 李泰;錢慧敏;王樂秋;孫蘇南;曾慶軍;趙黎;紀志成
• 申請（專利權）人: 江蘇科技大學
• 主分類號: H02J3/24
• 分類號: H02J3/24;H02J3/48;G06F17/15;H02P9/10;H02P101/15
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

本發明公開了一種海上風電虛擬慣量調頻裝置的辨識控制及檢測方法，本方案利用Hammerstein模型建立虛擬慣量辨識控制器的數學模型，然后利用NFM擬合非線性環節，然后結合蝙蝠優化算法識別各模塊的參數，進而辨識模型結果，并通過數據采樣獲得不同的電網頻率與有功功率數值，讓模型保留控制律，同時也復現控制器的性能，最后根據不同的實際風速和轉子轉速比較器，實時檢測系統調頻的狀態。

技術領域

本發明涉及海上風電控制裝置，具體涉及一種海上風電虛擬慣量調頻裝置的辨識控制及檢測方法。

背景技術

在海上風電系統中，目前通常運用的雙饋感應電機，主要分為機械、電氣和控制三部分，在電網發生擾動時，雙饋電機系統可以通過快速改變轉子側頻率的方法來迅速改變轉速，充分利用轉子動能，達到釋放或吸收能量，補償電網擾動的目的。

目前，對風電系統一次調頻的方式主要集中在功率備用控制和轉子動能控制兩方面，海上風電機組均能夠有效地參與系統調頻，虛擬慣量控制主要是通過設計附加頻響模塊吸收或釋放風力機的旋轉動能來實現的。現有的虛擬慣性研究主要集中在頻率調節方面，慣性響應暫時釋放儲存在旋轉質量中的動能，以阻止擾動初始階段的頻率下降。

在實際工業過程中，利用Hammerstein模型可以把非線性系統預測控制問題轉化為線性系統的控制問題，在此之上，蝙蝠算法作為一種具有全局優化能力的啟發式算法，不依賴于具體的統計特性，是處理這類復雜問題的有效手段。基于Hammerstein模型的虛擬慣量控制能夠解決微電網的頻率支撐問題，從而在允許變化的范圍內，調節并預測電網的頻率，控制有功功率的輸出。但是，實際的雙饋感應發電機在系統工作過程中，仍舊存在較大的噪聲與擾動，非線性影響大，一般的控制器輸出的控制量會產生大毛尖現象。

此外，Hammerstien模型的辨識參數，原本是采用最小二乘法進行參數辨識，但是最小二乘法收斂度低，精度不夠高，會存在陷入局部最優解，使得性能大大降低。而DFIG風力發電系統的非線性強，擾動大，系統中存在測量噪聲。

發明內容

發明目的：本發明的目的是提供一種具有較強的抗干擾能力，同時保留了控制的最優控制率，抗擾動能力強的海上風電虛擬慣量調頻裝置的辨識控制方法以及檢測精度更高更有效的檢測方法。

技術方案：本發明所述的海上風電虛擬慣量調頻裝置的辨識控制方法，以基于蝙蝠算法的Hammerstein模型建立虛擬慣量控制器的數學模型，在該Hammerstein模型中，利用所述蝙蝠算法同時尋優NFM參數和線性動態環節參數方法為：利用arma算法的求解最小值方法，得到蝙蝠算法的目標函數為：

在上式中，為第k次迭代時Φ(b)的估計值，為每個蝙蝠在第k次迭代的最佳位置，全局蝙蝠的最佳位置為：

根據約束條件和適應度函數指標，獲得當前迭代次數下的最優解，同時對上述Hammerstein模型進行歸一化操作。

通過上述技術方案，在arma進行參數尋優時，結合蝙蝠使得能夠在重噪聲環境中能較為準確地辨識，通過NFM擬合非線性環節，避免了算法的局限性，實現了整體最優解。