申请/专利权人：国家电网有限公司华东分部

申请日：2023-10-16

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117559518B

主分类号：H02J3/38

分类号：H02J3/38;H02J3/48;H02J3/50;H02J3/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.13#公开

摘要：本公开关于一种风力发电系统等效模型构建方法及装置，涉及等效建模技术领域，解决了相关技术中型描述能力差、算法收敛速度慢、等值精度低的问题。该方法包括：根据直驱永磁风力发电系统中的运行变量，构建直驱永磁风力发电系统的初始等效模型，以及，构建基于自然选择的粒子群优化算法模型；确定初始等效模型中运行变量对应的待辨识系数；采用粒子群优化算法模型，对待辨识系数进行更新赋值，以及，从不同赋值后的待辨识系数的初始等效模型动态响应下，输出的多组模型有功功率和模型无功功率中，确定出一组最优模型功率；将最优模型功率对应的赋值的待辨识系数的初始等效模型，确定为目标等效模型。

主权项：1.一种风力发电系统等效模型构建方法，其特征在于，应用于直驱永磁风力发电系统，所述方法包括：根据所述直驱永磁风力发电系统中的运行变量，构建所述直驱永磁风力发电系统的初始等效模型，以及，构建基于自然选择的粒子群优化算法模型；确定所述初始等效模型中运行变量对应的待辨识系数；采用所述粒子群优化算法模型，对所述待辨识系数进行更新赋值，以及，确定不同赋值后的待辨识系数的初始等效模型动态响应下，输出的多组模型有功功率和模型无功功率；并按照目标函数，从所述多组模型有功功率和模型无功功率中，确定出一组最优的目标模型有功功率和目标模型无功功率；将所述目标模型有功功率和目标模型无功功率对应的赋值的待辨识系数的初始等效模型，确定为所述直驱永磁风力发电系统的目标等效模型，以基于所述目标等效模型对所述直驱永磁风力发电系统的运行参数进行预测；所述采用所述粒子群优化算法模型，对所述待辨识系数进行更新赋值，包括：步骤1、初始化种群中N个粒子的位置和速度；步骤2、计算每个粒子的适应值，将当前各粒子的位置和适应值存储在各粒子的pbest中，将所有pbest中适应值最优个体的位置和适应值存储于gbest中；其中，每个粒子的适应值可以理解为目标函数输出的适应度函数值或适应度值；每个粒子为目标函数的输入，即模型有功功率和模型无功功率；步骤3、根据如下公式（7）和公式（8）更新各粒子的位置和速度； 公式（7） 公式（8）其中，m为粒子对应的序号；l是待辨识系数的个数；vm,l为第m个粒子速度矢量的第l维分量；xm,l为第m个粒子位置矢量的第l维分量；pm,l为第m个粒子位置矢量的第l维分量所经历的最好位置；φ为惯性权重值；c1，c2为学习因子；r1，r2为介于[0，1]之间的随机数；t为搜索次数；针对上述公式（7）和公式（8）中，m为粒子数，是运用算法的时候自己设置的；l则是所设置待辨识系数的个数，即需要优化的那些待辨识系数的个数；步骤4、对于每个粒子，将其适应值与其经历过的最好位置作比较，如果更优，则将其作为当前的最好位置；步骤5、比较当前所有pbest和gbest的值，更新gbest；步骤6、将整个粒子群按适应值进行排序，用种群中最好的一半的粒子的位置和速度替换最差的一半的位置和速度，保持pbest和gbest不变，具体替换方式如下公式（9）； 公式（9）其中，F，N分别为目标函数输出的适应度函数值和粒子数；sort、round分别是择优排序函数和取整函数；e为中间变量；X，V分别为位置和速度；该适应度函数值也可以简称为适应值；步骤7、若满足停止条件，即满足预设的运算精度或迭代次数，则停止搜索，输出结果，否则转步骤3；其中，以有功功率、无功功率实际测量值与模型响应值的均方根误差作为所述目标函数，其表达式为公式（10）： 公式（10）其中，Psk和Qsk分别为第k个采样点对应的有功功率和无功功率的实际测量值；Peqk和Qeqk分别为第k个采样点对应有功功率和无功功率的模型响应值，即第k个采样点对应的模型有功功率和模型无功功率；N为采样点数。

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