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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明涉及一种基于正交试验‑响应曲面法的双馈风机多参数耦合方法，属于电力技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建立双馈风电串补并入弱网系统模型；S2：双馈风电串补并入弱网系统动态特性分析；S3：指标权重的确立与评分；S4：基于正交试验法的双馈风机多参数耦合优化设计；S5：基于响应曲面法的双馈风机多参数耦合优化设计。本发明采用正交试验法和响应曲面法相结合的优化设计策略，揭示了各控制器参数之间的交互作用及对并网系统次同步振荡特性和动态特性影响的显著性，有效提高了系统的抗干扰性及在次同步频段的稳定性，得到了最佳运行参数组合，实现了系统次同步振荡的有效抑制。

主权项：1.基于正交试验-响应曲面法的双馈风机多参数耦合方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：建立双馈风电串补并入弱网系统模型；S2：双馈风电串补并入弱网系统动态特性分析；所述S2具体为：选取发生扰动时的直流母线电压超调量积分平均值ΔUdc、有功功率超调量积分平均值ΔPs和电网电流角频率超调量积分平均值Δωs为评价指标，其离散化计算方法如式1、2和3所示： 式中ΔT为仿真步长5e-6s，T为计算时长内ΔT的数量，Uit、Pit和ωit分别为扰动发生后第i个时间点的直流母线电压、有功功率和电网电流角频率，Usit、Psit和ωsit分别为稳态运行时第i个时间点的直流母线电压、有功功率和电网电流角频率；S3：指标权重的确立与评分；S4：基于正交试验法的双馈风机多参数耦合优化设计；所述S4具体为：S41：极差分析采用极差值对各因素敏感性进行评价，判断各因素的影响程度：极差值越大，说明因素水平的改变对评价指标影响越大；极差的计算公式如下： 其中rL为第c列参数水平t出现的次数；yctr为第c列参数水平t的第r次试验结果；为第c列参数水平t的正交试验结果均值，各水平的均值反映了该参数对评价指标的影响趋势；ΔUdc、ΔPs和Δωs的试验结果越小，系统的整体性能越优，最优参数组合为各因素均值的最小值所对应的因素水平的组合；Rc为第c列参数的极差值，即该参数在各水平下的最大值与最小值之差；S42：方差分析极差分析虽然具有简单直观等优点，但是不能估计误差的大小，不能定量评估各因素对试验结果影响的重要程度，所以需要采用方差分析来确定各因素对试验指标的影响是否显著及显著性的大小；第c列偏差平方和Sc和误差偏差平方和Se由式6-7计算得到： 式中yj为第j组试验结果；为所有试验结果的总平均值；第c列自由度fc和误差自由度fe通过式8-9求得：fc＝tL-18 第c列参数对应的统计量Fc由式10求得： F值反映各因素对试验结果影响程度的大小，F值越大，则该因素对试验结果的影响越显著；S5：基于响应曲面法的双馈风机多参数耦合优化设计；所述S5具体为：根据单因素试验法确定的各因素最优取值范围，设置响应曲面试验中各因素的水平值，通过Box-Behnken中心组合设计3因素3水平的响应曲面实验；按照拟合度最高的模型拟合OD的试验数据，并对模型进行方差分析和构造统计量；当模型的各项指标都符合标准后，拟合出各因素与评价指标之间的回归方程，用式11表示；进而绘制出三维响应曲面，得到各因素之间的交互关系，和系统最佳OD值及其对应的各因素水平； 式中εR为拟合误差；c0为常数；cx、cxx和cxy分别为一阶、二阶和交互项的系数；ξx和ξy为试验因素；nR为试验因素个数。

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百度查询： 重庆大学 基于正交试验-响应曲面法的双馈风机多参数耦合方法