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摘要：本发明涉及双馈风机参数分析技术领域，公开了双馈风机变流器控制系统参数辨识方法及系统，方法包括：依据控制系统参数构建双馈风电机组变流器控制系统的原模型以及其辨识模型，通过辨识模型获取待辨识参数；施加风速波动扰动和三相短路接地故障扰动，并采集施加扰动后的输出响应，构建原模型与辨识模型的目标误差函数；采用鲸鱼优化算法，对误差目标函数寻优，输出辨识参数结果；对原模型的实际输出响应曲线与辨识模型的输出响应曲线进行误差分析，若精度满足设定阈值，则将辨识参数赋值给仿真模型。本方法提高了整体收敛速度和参数辨识结果精确性；与其他算法相比，所需调整参数少，无需暂停；在辨识过程中具有全局搜索能力，提高了辨识精度。

主权项：1.一种双馈风机变流器控制系统参数辨识方法，其特征在于，包括：依据控制系统参数构建双馈风电机组变流器控制系统的原模型以及其辨识模型，通过所述辨识模型获取待辨识参数；待辨识的参数包括转子侧PI控制参数，其中，、分别表示转子侧电流控制器的比例、积分系数；以及网侧PI控制参数，其中，分别为电压PI的比例与积分控制参数；、分别为网侧变流器电流内环控制器的比例、积分系数；对双馈风电机组施加风速波动扰动和三相短路接地故障扰动，并采集施加扰动后的双馈风电机组变流器控制系统的输出响应，以构建原模型与辨识模型的目标误差函数；构建原模型与辨识模型的目标误差函数，包括，基于原始变流器控制系统参数运行得到原模型输出信号转子侧d轴电压、转子侧q轴电压、网侧d轴电压、网侧q轴电压；计算轨迹灵敏度分析输出响应受变流器控制参数影响，以原模型和仿真模型输出信号的增量差值，计算所有输出响应对应的轨迹灵敏度值，并选取灵敏度最大值作为观测量，所述轨迹灵敏度表示为： ；其中，为含待辨识参数的观测量；为含实际辨识参数的观测量；为待辨识参数；为待辨识参数的实际值；为待辨识参数的增量变化；为待辨识参数的个数；为观测量的采样总数；为某一时刻的时间；为第次迭代的待辨识参数；计算所有寻优值的适应度值，目标误差函数表示为： ；其中，表示采样总数；、分别表示转子侧变流器的电压d轴分量；、分别表示网侧变流器的电压d轴分量；下标表示含有实际辨识参数对应的观测量实际值；下标表示含有算法辨识参数对应的观测量值；为第次迭代的待辨识参数；采用鲸鱼优化算法，基于变流器控制系统参数和单个变流器输出数据对误差目标函数寻优求解，输出辨识参数结果；采用鲸鱼优化算法，基于变流器控制系统参数和单个变流器输出数据对目标误差函数寻优求解，输出辨识参数结果，包括，初始化算法迭代基本参数，设置种群数量为，迭代次数次，粒子维度，种群上下限；初始化种群速度和初始位置，在靠近下限区域内随机生成每个鲸鱼位置，将获取的仿真模型输出作为鲸鱼优化算法的输入，对鲸鱼算法进行数据初始化，根据鲸鱼包围猎物、气泡网捕食和搜索食物三大狩猎行为完成初始鲸鱼种群位置的初始化；还包括，按最小误差目标函数公式计算当代寻优解的适应度值；更新最优适应度和全局最优位置；按种群中速度和鲸鱼位置更新概率判定原则更新第次迭代种群的位置，即的位置；若此时种群满足适应度小于所给定最小寻优值，即或达到给定迭代次数，则停止迭代，此时输出最优解即为参数最优辨识结果，否则重复寻优过程，直至满足或达到迭代次数，停止迭代；对原模型的实际输出响应曲线与辨识模型的输出响应曲线进行误差分析，所述误差分析，若精度满足设定阈值，则将辨识参数赋值给仿真模型。

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