基于改进黑洞算法的DFIG控制参数分步辨识方法

曹晓庆; 娄世元; 李鹤; 马文杰; 杨荣欣; 李致

doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0058

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基于改进黑洞算法的DFIG控制参数分步辨识方法

更新时间：2026-07-22

- 基于改进黑洞算法的DFIG控制参数分步辨识方法
- Vol. 47, Issue 6, Pages: 252-260(2026)
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- DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0058
  CLC： TM614
- Online First：08 July 2026，
  
  Published：2026
- 稿件说明：
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曹晓庆, 娄世元, 李鹤, et al. 基于改进黑洞算法的DFIG控制参数分步辨识方法[J]. 2026, 47(6): 252-260.
DOI：

曹晓庆, 娄世元, 李鹤, et al. 基于改进黑洞算法的DFIG控制参数分步辨识方法[J]. 2026, 47(6): 252-260. DOI： 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0058.

摘要

为解决现有双馈感应发电机（DFIG）转子侧变流器（RSC）PI控制参数辨识速度、精度不足以及参数较多的问题

提出一种利用改进黑洞算法（IBHA）与RT-LAB半实物仿真平台来进行分步辨识的方法。首先

基于RSC控制方程

结合RT-LAB硬件在环（HIL）试验平台采集DFIG实际控制器的运行特征数据;然后

为确定不同参数的响应能力计算各参数的轨迹灵敏度

确定最佳观测量并分析其可辨识性;再次

以RT-LAB实测数据与IBHA为基础建立分步辨识策略;最后

以HIL测试数据为依据

对比分析几种算法的辨识结果

证明了所提方法的有效性。

Abstract

To address the issues of low efficiency

limited precision

and multiple parameters in existing PI controller identification methods for rotor-side converters （RSC） of doubly-fed induction generators （DFIG）

a hierarchical identification framework combining an improved black hole algorithm （IBHA） with the RT-LAB hardware-in-the-loop （HIL） co-simulation platform is proposed. Firstly

based on the RSC control dynamics

the operational characteristic data of the actual controller of DFIG is collected by the RT-LAB HIL co-simulation platform. Secondly

a trajectory sensitivity analysis is performed to quantify the dynamic response characteristics of each parameter

followed by the selection of optimal observables and a rigorous identifiability assessment based on persistent excitation criteria. Thirdly

a stepwise identification strategy is established based on the RT-LAB measured data and IBHA. Finally

based on the HIL test data

the identification results of several algorithms are compared and analyzed

which verifies the effectiveness of the proposed method.

关键词

Keywords

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