本技术涉及一种风力发电机阻抗参数的测定技术、系统、装置以及相应的存储解决方案。该方法包括确定目标输入电压,并将其输入至目标风力发电机中,以获取相应的输出数据,进而分析并确定风力发电机的阻抗参数。该技术旨在提高风力发电机的性能和效率,通过精确测定阻抗参数,优化风力发电机的运行和维护。
背景技术
随着可再生能源的广泛应用,风力发电作为其中的关键技术,其稳定性和效率对于确保电网的可靠运行至关重要。在风力发电系统中,风力发电机的阻抗参数(包括电感L和电阻R)是影响电机性能的核心参数。目前存在多种风力发电机阻抗参数的设计方法,如遗传算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)、拟退火算法、自适应控制、线性二次调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)和频域法等。
然而,上述风力发电机阻抗参数的设计方法面临种种挑战。遗传算法、PSO和拟退火算法等进化计算方法虽然能够探索较大的解空间,但在寻找最优解时易陷入局部最优,对阻抗参数初始化和权重设置敏感,且计算成本高。自适应控制能够根据风力发电系统动态变化自动调整风力发电机阻抗参数,但对快速变化的风力发电系统存在局限性。LQR通过最小化二次性能指标设计的风力发电机阻抗参数,适用于线性的风力发电系统,但需要准确的风力发电系统模型,对模型误差敏感。频域法在设计风力发电机阻抗参数时注重满足特定频率响应的要求,但由于非线性和时变的风力发电系统的影响,频域法的适用范围受到限制。因此,尽管目前存在多种设计风力发电机阻抗参数的方法,但这些方法在精度、效率和应用范围方面仍存在挑战。
因此,如何提供一种高效、准确且适用于各种风力发电系统类型的风力发电机阻抗参数设计方法,是本领域技术人员急需解决的技术问题。
实现思路