基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0735

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基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法

更新时间：2025-10-18

- 基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法
- Issue 2, Pages: 771-780(2025)
- 作者机构：
  
  1. 1.三峡大学电气与新能源学院
  2. 2.国网甘肃省电力公司电力科学研究院
  3. 3.国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
  4. 4.新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学)
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0735
  CLC： TM46;TP18;TP273
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (2): 771-780.
DOI：

[J]. 2025, (2): 771-780. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0735.

摘要

为准确获取双馈风机(doubly fed induction generator

DFIG)网侧变流器低电压穿越(low voltage ride through

LVRT)控制参数以建立其精准仿真模型，采用随机森林算法(random forest

RF)和非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithms

NSGA)-II对影响DFIG低穿特性的LVRT控制参数进行高精度分步辨识。首先，利用RT-LAB平台通过硬件在环(hardware-in-loop

HIL)实验获得DFIG真实控制器的响应数据集；其次，利用RF算法分析控制参数与待选观测量的关联程度，筛选出高关联度观测量，并依据各LVRT控制参数灵敏度不同确定其分步辨识顺序；然后，建立多目标优化模型，利用NSGA-II算法和多目标决策方法求出最优参数解；最后，根据辨识参数结果建立DFIG仿真模型，并与HIL测试结果进行多案例对比，结果表明，所提辨识方法在20%～80%低电压穿越工况下具有良好的适应性，并能有效提高参数辨识精度。

Abstract

关键词

Keywords

references

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