基于虚拟量测激励的新能源发电系统控制器参数辨识研究

The accurate controller parameters are the key to obtaining a satisfied simulation result of a renewable energy generation system (REGS). Since few researches focused on the controller parameter identification of the REGS for the moment, a simple and effective parameter identification theory and method are desired. Because of the identifiability problem, the parameters can be identified accurately neither by using the onefold modality of voltage dip excitation in primary side nor the control reference excitation which is hard to implement. This project proposes to make excitations on the measurement signals in the secondary side of the REGS, which is called “Virtual Measurement Excitation” (VME), to solve the problem of control parameters identification. The advantages are that the measurement signals can be used are abundant as well as the excitation forms, and especially the VME is easy to be enforced to a certain signal while the variety of other signals can be shield. This project will firstly study the distinguishability of the different control units under certain VME in order to decrease the amount of the control units to be identified under one excitation, and then the identifiability of the parameters is studied. The optimal VME is studied secondly to reduce the influence of the non-identified parameters to the identification process, which can lead to the improving of identification accuracy. The method of identifying the parameters of non-linear units of the controller by using VME and the improved model to better represent the non-linear units are last studied, which can improve the dynamic accuracy of model under large disturbance. The achievements of this project will make a significant contribution to obtain the accurate model of the REGS.

控制器参数的准确性对于保证新能源发电系统模型的仿真精度至关重要，但目前关于控制参数辨识的研究较少，尚缺乏既简便又准确的参数辨识理论和方法。由于存在可辨识性等问题，使用形式单一的一次侧电压跌落扰动，或者使用不易实施的控制参考值扰动，都无法准确地辨识所有控制环节的参数。本项目提出在设备二次侧的量测信号上制造扰动（即“虚拟量测激励”）以解决控制参数的辨识问题，其优点是激励信号和激励形式丰富、易于实施，尤其是施加激励时可以屏蔽其他量测信号的变化。项目首先研究各控制环节在虚拟量测激励下的可区分性以减少单个激励下待辨识环节的数量，进而研究参数的可辨识性问题；随后研究最佳虚拟量测激励方式以减小非辨识参数对辨识过程的影响，从而提高参数辨识的精度；最后研究虚拟量测激励下非线性作用环节的参数辨识方法和模型表征方式，从而提高模型在大扰动下的动态精度。本项目的研究成果对于建立精确的新能源发电系统模型具有重要意义。

本项目针对新能源发电设备的控制参数在以往使用的一次侧电压跌落扰动或控制参考值阶跃扰动下无法全部辨识及辨识精度不高的问题，提出以形式多样的二次侧虚拟量测激励替代以往形式单一的电压跌落扰动和实施上存在限制的控制参考值扰动。通过研究拟建立切实可行的、基于虚拟量测激励的新能源发电设备控制参数辨识方法，从而提高新能源发电系统模型的整体仿真精度。. 在虚拟量测激励下参数辨识的可区分性研究方面，（1）提出了基于虚拟量测激励的快慢动态解耦方法，通过施加慢变的转速虚拟量测激励，可单独激发DFIG机组的机械动态，从而可以在电气和控制参数均未知的情况下独立辨识两质块轴系参数，从而为后续风电机组控制器参数的辨识打下了基础；（2）提出了基于寻优空间形态分析的模型参数辨识方法，可以比以往的灵敏度方法更有效地识别易辨识参数，并可在其他参数未知的情况下直接确定易辨识参数的数值，同时也有助于解决参数取值范围依赖于经验值的问题。. 在基于虚拟量测激励的控制器参数辨识方法方面，（1）设计了虚拟量测激励发生装置的电路原理图，为后续虚拟量测激励发生装置的制作奠定基础，有助于后续对参数辨识方法的实验验证；（2）针对DFIG机组、光伏逆变器、STATCOM等三种装置的控制器参数辨识分别提出了辨识方法，通过阶跃形式、正弦形式虚拟量测激励的综合应用，解决了以往无法准确辨识全部控制器参数的问题。. 在控制器非线性作用的模型表征方法方面，提出了多风电机组桨距角控制器总体作用的等效方法，将非线性的多风电机组桨距角控制器的总体作用等效为“补偿风速”与“风电场空间影响”两个线性等效模型的共同作用，从而有效解决了风电场秒级功率波动特性仿真中对于桨距角控制器的模拟问题。. 本项目为风电、光伏等设备的控制器参数辨识提供了基于虚拟量测激励的新思路和新方法，其他新能源发电领域或传统发电领域的控制器参数辨识问题也可以借鉴，将有助于提高参数辨识的效率和精度。