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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及一种PMSG阻抗参数自动辨识方法，属于风电设备的阻抗法分析技术领域，所述方法包括如下具体步骤：针对直驱风机构建灰箱理论模型及仿真模型，对灰箱理论模型中需要辨识的参数进行设置，通过扫频方法对不同频段需辨识的参数生成样本数据；将样本数据分别输入PSO‑BP神经网络模型进行训练，生成参数组，将得到的参数组进行误差判定，将参数组带入灰箱理论模型，生成白箱模型，并进行验证，验证成功则输出参数结果。本方法提出依赖主导参数设计的分阶段模型简化阻抗参数辨识方法，从理论层面划分出各自结构的频段影响范围，能深入分析不同参数间的耦合影响；针对不同频率范围内对模型进行合理简化，分步辨识，降低了模型训练所需的数据量。
主权项：1.一种PMSG阻抗参数自动辨识方法，其特征在于，所述方法包括如下具体步骤：S1模型生产数据：针对直驱风机构建灰箱理论模型及仿真模型，通过搭建的仿真模型，获取实际的稳定工作点测量值并带入到灰箱理论模型中，对灰箱理论模型中需要辨识的参数进行设置，通过扫频方法对不同频段的灰箱理论模型中需要辨识的参数依次生成样本数据；S2数据预测模型：将样本数据分别输入到训练好的PSO-BP神经网络模型，生成参数组；S3数据输出验证：将得到的参数组进行误差判定，若准确无误，则将参数组带入灰箱理论模型，生成白箱模型，并通过扫频方法对灰箱模型扫频数据与辨识后的白箱模型扫频数据进行验证，判断两组扫频数据的贴合程度是否满足收敛条件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种PMSG阻抗参数自动辨识方法
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