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基于反向传播算法的无刷双馈感应发电机全参数辨识模型
Full-Parameter Identification Model Based on Back Propagation Algorithm for Brushless Doublly Fed Induction Generator
| 作者 | Jingyuan Su · Yu Chen · Debin Zhang · Yong Kang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2020年10月 |
| 技术分类 | 风电变流技术 |
| 技术标签 | 控制与算法 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 无刷双馈感应发电机 BDFIG 参数辨识 反向传播算法 建模 控制 感应发电机 |
语言:
中文摘要
无刷双馈感应发电机（BDFIG）因高可靠性和低维护成本具有广阔应用前景。为实现高性能建模与控制，准确获取其电阻和电感参数至关重要。现有方法通常依赖专业结构知识、特殊激励或仅能辨识部分参数。本文提出了一种基于反向传播算法的全参数辨识模型，有效解决了上述局限性。
English Abstract
Brushless doubly fed induction generator (BDFIG) has great potential due to its high reliability and low maintenance cost. To achieve high-performance modeling and control, BDFIG resistances and inductances are necessary. However, the existing identification methods either required professional structure knowledge or special excitations and setups, or only estimated part of parameters. Thus, this ...
S
SunView 深度解读
阳光电源在风电变流器领域处于行业领先地位。BDFIG作为一种具备高可靠性的风力发电技术，其参数的精确辨识对于优化变流器控制策略、提升风电机组并网性能及故障穿越能力至关重要。该研究提出的基于反向传播算法的辨识方法，无需复杂的硬件激励，能够显著提升变流器控制算法的自适应能力和鲁棒性。建议研发团队关注该算法在风电变流器控制软件中的集成，以优化BDFIG机组的动态响应，进一步提升阳光电源风电变流器产品的市场竞争力。