基于改进粒子群算法的双馈感应发电机参数辨识 (2014年)

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文件名称：基于改进粒子群算法的双馈感应发电机参数辨识 (2014年)
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更新时间：2021-05-16 07:13:49
工程技术 论文 基本粒子群算法(PSO)存在早熟问题,且惯性权重对参数辨识结果的影响较大,为此提出将变权重PSO 算法和全局最优位置变异PSO 算法相结合的改进PSO 算法,并将其应用于双馈感应发电机(DFIG)的参数辨识。分析了DFIG 中各参数的可辨识性和辨识难易度,给出了基于改进PSO算法的参数辨识步骤。与采用基本PSO 算法、变权重PSO 算法和全局最优位置变异PSO 算法的参数辨识结果相比较,该方法具有收敛速度快、辨识误差小的优点,即使在较大的搜索范围内仍具有较高的辨识精度。