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题名基于寻优算法的双馈风机变流器动态运行控制参数辨识
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作者
董福杰
刘颖明
王晓东
赵宇
王宇
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机构
沈阳工业大学电气工程学院
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出处
《电力科学与工程》
2024年第3期61-69,共9页
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基金
辽宁省揭榜挂帅科技攻关专项基金资助项目(2021JH1/10400009)。
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文摘
针对运行过程中双馈风机变流器控制参数难以获取的问题,提出了一种基于自适应混沌粒子群算法的转子侧变流器参数辨识方法。首先,基于机组实际运行下可量测电气量时间序列,建立双馈风机变流器控制系统离散化数学模型;然后,根据不同观测电气量下参数的轨迹灵敏度,对辨识难易程度进行分析;最后,利用自适应混沌粒子群算法对变流器PI控制参数进行辨识。仿真实验结果验证了所提出辨识方法的准确性与可行性。
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关键词
风力发电机组
参数辨识
转子侧变流器
自适应混沌粒子群算法
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Keywords
wind turbine
parameter identification
rotor-side converter
adaptive chaotic particle swarm optimization algorithm
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名含双馈异步风电机组的配电网无功优化
被引量：4
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作者
潘峰
夏泽超
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机构
太原科技大学电子信息工程学院
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出处
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2015年第5期438-442,共5页
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文摘
针对双馈异步风电机组的出力具有随机性这一特点,采用场景分析法对其出力进行分析,使其更有代表性;在此基础上,建立了以电压偏差最小和有功功率损耗最小的多目标无功优化模型;针对粒子群算法存在易早熟的问题,提出了一种自适应混沌粒子群算法(ACPSO),并将其作为无功优化的算法;利用该算法对含双馈异步风电机组的IEEE33系统进行无功优化计算,并将优化后的结果与其它文献提出的算法相比较,验证了所提算法的有效性。
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关键词
配电网
双馈异步风电机组
无功优化
自适应混沌粒子群算法
场景分析法
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Keywords
distribution network
doubly fed induction wind turbine
reactive power optimization
adaptive chaotic particle swarm optimization algorithm
scene analysis method
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于ACPSO算法的矿井通风网络解算研究
被引量：2
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作者
张兴国
周玉
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机构
辽宁工程技术大学工商管理学院
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出处
《辽宁工程技术大学学报（社会科学版）》
2018年第4期305-311,共7页
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文摘
针对传统矿井通风网络解算算法的不足,提出一种新的自适应混沌粒子群优化算法。以矿井通风网络总功率最小为目标建立矿井通风网络的非线性优化数学模型,借助罚函数方法将节点风量平衡和回路风压平衡等式约束条件转化为目标函数中惩罚项;采用自适应粒子群优化算法对目标函数进行优化,当优化陷入局部最优时,借助混沌搜索引导粒子重新进行搜索。应用自适应混沌粒子群优化算法对一个通风网络模型进行风量优化求解,并与BP、PSO算法优化结果进行对比,结果表明:基于自适应混沌粒子群优化算法获得的风量优化方案具有较小的总能耗,且满足通风网络各用风点风量需求,符合实际应用需要。
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关键词
自适应混沌粒子群优化算法
矿井通风网络
惩罚函数
非线性优化
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Keywords
adaptive chaotic particle swarm optimization algorithm
mine ventilation network
penalty function
nonlinear optimization
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分类号
TD725
[矿业工程—矿井通风与安全]
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