基于多新息随机梯度的永磁风机参数辨识

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永磁直驱风力发电机(D-PMSG,Direct-drive Permanent Magnet Synchronous Generator)具有高效率、低噪声、结构简单和维护简单等特点,但在其运行过程中,发电机参数的变化会给发电系统控制性能造成影响,实时辨识发电机的参数对于提升发电系统控制性能具有重要意义.基于PMSG在d-q轴的动态方程,构建发电机系统回归模型,设计了永磁同步电机电气参数的带收敛因子的多新息遗忘随机梯度参数辨识算法,实现电机的多参数辨识,并通过仿真实验验证了收敛因子能够有效提高算法性能.“,”Direct-drive permanent magnet synchronous generator (D-PMSG) has some excellent features, such as high efficiency, low noise, simple structure and small maintenance workload, the change of generator parameters will affect the control performance of the power generation system, so accurate parameter identification is very important to motor control and operation state monitoring. Based on the dynamical equations of d-q axis currents, the system regression model is proposed, and multi-innovation stochastic gradient algorithm with forgetting factory and convergence index (ε-MIFSG) for PMSG parameter identification is derived. Simulation experiment results show that the algorithm has outstanding performance on multi-parameter estimation.
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