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题名基于相关分析的Wiener模型风力发电系统辨识
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作者
丁振宇
李峰
贺乃宝
曹晴峰
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机构
江苏理工学院电气信息工程学院
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出处
《控制工程》
2025年第11期2021-2028,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62003151)
常州市科技计划项目(CJ20220065,CM20223015)
+1 种基金
江苏高校“青蓝工程”([2025]16)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX22_1477)。
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文摘
风力发电系统具有非线性强和波动性大的特点,在随机风速条件下建立高精度模型并实现有效预测是当前研究的重点。针对3.5 MW风电机组,提出一种基于相关分析的Wiener模型建模辨识方法。首先,采用3σ数据清洗去除异常值,并利用清洗后的数据训练代理模型;其次,构建Wiener模型,以可分离信号和实际风速组成输入,代理模型输出与实际功率作为输出;最后,分别采用相关性分析和带遗忘因子的递推增广随机梯度法辨识动态线性和静态非线性子系统参数。仿真结果表明,该方法的平均绝对百分比误差较递推最小二乘法降低了0.55%,较多新息增广随机梯度法降低了2.46%,能够有效提升风电系统建模与预测的精度。
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关键词
风力发电系统
Wiener模型
相关性分析
递推增广随机梯度法
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Keywords
Wind power generation system
Wiener model
correlation analysis
recursive augmented stochastic gradient method
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术]
TK81
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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