基于改进遗传算法的双馈风电机组模型参数辨识

建立准确的风电机组数学模型是开展风电并网研究的基础,而风电机组模型的建立通常需借助于辨识建模。通过参数灵敏度分析确定模型中影响风机并网特性的关键参数,提出一种基于改进遗传算法的风电机组模型关键参数辨识方案。基于DIgSilent/Power Factory软件实现风机模型的搭建及并网特性的仿真,在Matlab环境下实现遗传算法的编写,并通过软件接口实现两种软件的数据交换,完成参数寻优。结果表明:经参数辨识后,所搭模型可准确地反应风机在低电压穿越中的并网特性;所提方案切实可行,为风电机组模型的参数辨识提供了一种有效的新方法,具有重要的工程使用价值。