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摘要：本发明公开了一种海上风电虚拟惯量调频装置的辨识控制及检测方法，本方案利用Hammerstein模型建立虚拟惯量辨识控制器的数学模型，然后利用NFM拟合非线性环节，然后结合蝙蝠优化算法识别各模块的参数，进而辨识模型结果，并通过数据采样获得不同的电网频率与有功功率数值，让模型保留控制律，同时也复现控制器的性能，最后根据不同的实际风速和转子转速比较器，实时检测系统调频的状态。
主权项：1.一种海上风电虚拟惯量调频装置的辨识控制方法，其特征在于，1在海上风电系统中，当电网发生频率事件时，Hammerstein模型实时收集电网频率及有功功率数据、双馈感应电机在存在频率事件时提供的惯性支持以及实时根据系统的频率变化来输出对应的有功功率；所述的Hammerstein表示为： 在上式中，wi为NFM的权值，uk、xk分别为非线性部分的输入和输出，由此，线性动态环节形式可表示为： 其中，在上式中，yk为模型的输出，xk为线性部分的输入，d为系统延时；2将收集采样得到的数据输入到Hammerstein模型中，用NFM拟合非线性环节，通过蝙蝠算法同时对非线性环节的NFM参数和线性环节的动态参数进行寻优，并将最优参数作为数学模型系统参数，得到最优的传递函数；3检测频率预测结果，并通过频率预测值计算系统有功功率预测值，根据辨识出的Hammerstein模型控制双馈感应电机对电网的频率支撑；其中，以基于蝙蝠算法的Hammerstein模型建立虚拟惯量控制器的数学模型，在该Hammerstein模型中，利用所述蝙蝠算法同时寻优NFM参数和线性动态环节参数方法为：利用arma算法的求解最小值方法，得到蝙蝠算法的目标函数为： 在上式中，为第k次迭代时Φb的估计值，为每个蝙蝠在第k次迭代的最佳位置，全局蝙蝠的最佳位置为： 根据约束条件和适应度函数指标，获得当前迭代次数下的最优解，同时对上述Hammerstein模型进行归一化操作。
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百度查询： 江苏科技大学 一种海上风电虚拟惯量调频装置的辨识控制及检测方法
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