基于降维聚类的双馈风力发电机参数辨识

摘要：

电力系统在调度运行中,须要对风电场风机控制器参数进行辨识.提出了一种基于降维聚类的双馈风机参数辨识方法.首先进行控制器状态方程进行差分线性化,对相关采集数据应用LLE算法进行降维;然后应用K-means聚类进行数据提取;最后应用改进线性神经网络实现参数辨识.其中,LLE算法使数据局部线性特征得以保存,K-means聚类通过提取部分线性数据去除各种扰动和非线性数据,改进的多学习率线性神经网络确保了参数的精确辨识.通过实际双馈风力发电机运行数据作为算例,验证了算法的有效性,降低了参数辨识误差.

关键词：双馈风力发电机;参数辨识;LLE降维;K-means聚类;线性神经网络

所属期刊栏目：39

分类号：TK81(风能、风力机械)

资助基金：河北省自然科学基金创新群体项目E2020202142

在线出版日期：2021-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1635-1640