CN111478365B - 一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统，所述方法包括：步骤1，建立虚拟同步机控制的直驱风机的动态模型；步骤2，将步骤1获得的动态模型线性化，获得小信号模型；步骤3，基于步骤2获得的小信号模型以及每个振荡模式的阻尼性能最优，构建控制参数优化的目标函数；步骤4，基于步骤3获得的目标函数，改变并网系统的初始条件，设置多个工况，获得多个工况下的目标函数，完成优化。本发明的方法，考虑了由风速引起的工作点差异；对于不同的输出水平，均可以实现较大的阻尼。

Description

一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统

技术领域

本发明属于直驱风电机组虚拟同步机控制技术领域，特别涉及一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统。

背景技术

近年来，风能已成为增长最快的清洁能源之一，装机容量也日益增加。由于基于电力电子逆变器接口的风力发电系统几乎没有惯性，随着风力的普及率上升，电力系统的等效惯性和阻尼减小，由风力引起的低惯性越来越受到关注。

虚拟同步发电机控制技术在风电中的应用是提高清洁能源友好性的一种新颖解决方案，也是有效利用新能源的趋势。虚拟同步发电机技术用于模拟同步发电机的主频率调制，电压调节以及惯性和阻尼特性，以便可以跟踪电网的运行，降低电网电压和频率波动。因此，采用虚拟同步发电机控制的永磁同步发电机被提出，以便可以使用风机转子的旋转动能为电力系统提供惯性和阻尼。机侧变流器通过虚拟同步电动机控制来控制直流母线电压，电网侧变流器通过虚拟同步发电机控制来控制馈入电网的风力发电机的功率。

虚拟同步机控制使风电场和光伏电站参与电网频率调制，并提高了系统频率稳定性。同时，它打开了在扰动下与系统有功功率相互作用的通道，并将对电力系统的振荡产生不可忽略的影响。目前，已经对VSG进行了小信号分析；但是，现有的研究是分析储能设备的VSG控制，并将直流侧建模为恒压源；在参数设计中，有必要分析PMSG-VSG的小信号稳定性，以及系统的稳定性和鲁棒性，以及动态性能。

综上所述，虚拟同步机控制使风电场具体调频能力的同时，也打开了在扰动下与系统有功功率相互作用的通道，并将对电力系统的功角振荡产生不可忽略的影响。与此同时，风电出力的波动性也导致系统振荡具有时变特性，因此，有必要针对具有虚拟同步发电机控制的直驱风机，设计一种能够提升系统功角稳定性能的参数优化方法及系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统，以解决上述存在的一个或多个技术问题。本发明的方法，考虑了由风速引起的工作点差异；对于不同的输出水平，均可以实现较大的阻尼。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法，包括以下按步骤：

步骤1，建立虚拟同步机控制的直驱风机的动态模型；

步骤2，将步骤1获得的动态模型线性化，获得小信号模型；

步骤3，基于步骤2获得的小信号模型以及每个振荡模式的阻尼性能最优，构建控制参数优化的目标函数，表达式为：

式中，N为振荡模式的总数量，i表示第i个振荡模式；λ_i为虚拟同步机控制的直驱风机接入的电力系统的第i个特征值；Re(λ_i)、Im(λ_i)分别为λ_i的实部、虚部；w_i、p_i分别为实部、虚部的权重；

步骤4，基于步骤3获得的目标函数，改变并网系统的初始条件，设置多个工况，获得多个工况下的目标函数，表达式为：

式中，第j个初始条件下控制参数优化的目标函数是F_Dj；

其中，所述多个工况下的目标函数优化时，满足：

Re(λ_i)＜C_th,i＝1,2,…,N。

本发明的进一步改进在于，步骤4中，根据采用虚拟同步机控制的直驱式风机并网系统的小信号模型生成系统的特征值轨迹，获得上限稳定性阈值J_max、K_max、D_qmax、K_ivmax、K_pvmax；通过保持虚拟同步机开环传递函数的阻尼获得D_max；C_th是特征值实部的稳定阈值；

在整个参数范围内搜索满足约束条件的所有参数的最优组合，使目标函数F_D最大化。

本发明的进一步改进在于，步骤4中，D_max,J_max,K_max,D_qmax,K_ivmax,K_pvmax和C_th分别取为30、10、20、10、20、20和-1。

本发明的进一步改进在于，步骤1具体步骤包括：

永磁同步发电机的动力学模型为：

式中，I_sd、I_sq分别为定子绕组电流的d轴分量、q轴分量；U_sd、U_sq分别为转子绕组电压的d轴分量、q轴分量；ω为发电机的角速度，R_s为永磁同步发电机定子电阻；L_d、L_q分别为定子电感的d轴、q轴分量；Ψ_f表示转子的永磁通量；

基于单质量块模型的直驱风机转子运动方程表达式为：

式中，D表示阻尼系数；J_w为电机惯性时间常数；T_w、T_e分别代表发电机转子的机械转矩、电磁转矩；np表示极对数；ω₀是转子速度参考值，ω直驱风机的角速度；

中间电容器的数学模型表达式为：

式中，C_dc表示中间电容器的电容值；V_dc是直驱式风机中间电容器的直流电压；P_s是从转子侧变流器到中间电容器的有功功率；P_g是从中间电容器到电网侧转换器的有功功率；

机侧换流器的动力学方程表达式为：

式中，x₁为电压外环状态量，x₂为定子电流q轴分量的内环状态量，x₃为定子电流d轴分量的内环的中间变量状态量；K_i1，K_i2，K_i3是相应PI控制器的积分系数；I_sdref和I_sdref分别是定子绕组的d轴和q轴电流的控制参考值；

虚拟同步机控制的动态方程表达式为：

式中，

是虚拟同步机的等效内部电势的频率，ω_n是电网的基本频率，Q_ref是控制逆变器输出功率的无功设定值，J是虚拟同步机的惯性，D是阻尼系数，K是无功控制器的增益系数；

P_e和Q_e是逆变器的输出有功功率和无功功率，计算表达式为：

式中，V_f和θ_f分别为直驱式风机网侧电压有效值和相角，V_g和θ_g分别为直驱式风机并网点电压的有效值和相角，X_f为滤波电抗器的电抗。

本发明的进一步改进在于，步骤2具体步骤包括：

式中，ΔX_W是虚拟同步机控制的直驱风机的状态变量；ΔU_W＝[ΔU_x,ΔU_y]^T是虚拟同步机控制的直驱风机的母线电压，ΔI_W＝[ΔI_x,ΔI_y]^T是虚拟同步机控制的直驱风机的母线注入电流；A_w,B_w,C_w,D_w分别是直驱风机的状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传递矩阵；

小信号模型表达式为：

Δy＝CΔX+DΔu

式中，ΔX＝[ΔX₁,ΔX₂…ΔX_n]^T为状态向量；Δu＝[Δu₁,Δu₂…Δu_r]^T是输入向量；Δy＝[Δy₁,Δy₂…Δy_m]是输出向量；A、B、C和D分别是状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传递矩阵。

本发明的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化系统，包括：

动态模型获取模块，用于建立虚拟同步机控制的直驱风机的动态模型；

小信号模型获取模块，用于将动态模型获取模块获得的动态模型线性化，获得小信号模型；

目标函数构建模块，用于基于小信号模型获取模块获得的小信号模型以及每个振荡模式的阻尼性能最优，构建控制参数优化的目标函数，表达式为：

式中，N为振荡模式的总数量，i表示第i个振荡模式；λ_i为虚拟同步机控制的直驱风机接入的电力系统的第i个特征值；Re(λ_i)、Im(λ_i)分别为λ_i的实部、虚部；w_i、p_i分别为实部、虚部的权重；

多个工况下的目标函数构建及优化模块，用于基于目标函数构建模块获得的目标函数，改变并网系统的初始条件，设置多个工况，获得多个工况下的目标函数，表达式为：

式中，第j个初始条件下控制参数优化的目标函数是F_Dj；

其中，所述多个工况下的目标函数优化时，满足：

Re(λi_i)＜C_th,i＝1,2,…,N。

本发明的进一步改进在于，多个工况下的目标函数构建及优化模块中，根据采用虚拟同步机控制的直驱风机并网系统的小信号模型生成系统的特征值轨迹，获得上限稳定性阈值J_max、K_max、D_qmax、K_ivmax、K_pvmax；通过保持虚拟同步机开环传递函数的阻尼获得D_max；C_th是特征值实部的稳定阈值；

在整个参数范围内搜索满足约束条件的所有参数的最优组合，使目标函数F_D最大化。

本发明的进一步改进在于，多个工况下的目标函数构建及优化模块中，D_max,J_max,K_max,D_qmax,K_ivmax,K_pvmax和C_th分别取为30、10、20、10、20、20和-1。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明分析了PMSG-VSG的小信号稳定性，基于PMSG-VSG的小信号模型，提出了一种控制器参数优化设计方法。首先，建立了PMSG-VSG的小信号模型，并推导了状态空间矩阵。然后分析了VSG控制参数对PMSG-VSG小信号稳定性的影响。最后，考虑系统振荡的限制和工作点的随机漂移，提出了一种用于控制器参数的全局优化设计方法，以提高系统的稳定性。本发明实施例中，时域仿真表明，采用优化参数的PMSG-VSG可以在较大范围的风电输出变化情况下提供足够的惯性和阻尼。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍；显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法的流程示意框图；

图2是本发明实施例中，采用的现有PMSG-VSG系统结构示意图；

图3是本发明实施例中，采用的现有机侧换流器控制示意图；

图4是本发明实施例中，采用的现有网侧换流器控制示意图；

图5是本发明实施例中，场景1初始参数和优化参数的时域仿真结果示意图；

图6是本发明实施例中，场景2初始参数和优化参数的时域仿真结果示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术效果及技术方案更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例。基于本发明公开的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其它实施例，都应属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法，包括以下步骤：

步骤1：建立虚拟同步机控制的直驱风机(Permanent Magnet SynchronousGenerator with Virtual Synchronous Generator control，PMSG-VSG)动态模型。

请参阅图2，永磁同步发电机的结构如图2所示，主要包括：异步发电机及其传动系统，转子侧变流器及其控制系统以及电网侧变流器及其控制系统。

永磁同步发电机的动力学模型为：

其中，I_sd和I_sq分别是定子绕组电流的d轴分量和q轴分量；U_sd和U_sq分别是转子绕组电压的d轴分量和q轴分量。ω为发电机的角速度，R_s为永磁同步发电机定子电阻；L_d和L_q表示定子电感的d轴和q轴分量；Ψ_f表示转子的永磁通量。

基于单质量块模型的直驱风机(permanent magnet synchronous generator，PMSG)转子运动方程如下：

其中，D表示阻尼系数；J_w为电机惯性时间常数；T_w和T_e分别代表发电机转子的机械转矩和电磁转矩；np表示极对数；ω₀是转子速度参考值，ω直驱风机的角速度。

中间电容器的数学模型表达式为：

其中，C_dc表示中间电容器的电容值；V_dc是电容器的直流电压；P_s是从转子侧变流器到中间电容器的有功功率；P_g是从中间电容器到电网侧转换器的有功功率。

机侧换流器的主要任务是保持恒定的直流母线电压。在机侧变流器控制系统中分别引入了电压外环状态量x₁，定子电流q轴分量的内环状态量x₂和定子电流d轴分量的内环的中间变量状态量x₃，其动力学方程描述如下：

其中，K_i1，K_i2，K_i3是相应PI控制器的积分系数；I_sdref和I_sdref分别是定子绕组的d轴和q轴电流的控制参考值。机侧换流器的控制框图如图3所示。

网侧换流器的控制目标是将风产生的最大功率发送到电网。在风力发电系统中，网侧变流器的控制图如图4所示。考虑到本发明的研究对象主要是机电频段，为了简化研究，忽略了系统中的高频动态过程。

虚拟同步机(Virtual Synchronous Generator，VSG)控制器如图4所示。图中，

是VSG的等效内部电势的频率，ω_n是电网的基本频率，P_max和Q_ref是控制逆变器输出功率的有功和无功设定值，J是虚拟同步机的惯性，D是阻尼系数，K是无功控制器的增益系数。

VSG控制的动态方程如下：

其中P_e和Q_e是逆变器的输出有功功率和无功功率，计算如下：

步骤2：建立电力系统线性化模型，包括：将PMSG-VSG动态模型线性化，以获得带有VSG控制的PMSG的小信号模型。

其中，ΔX_W是PMSG-VSG的状态变量；ΔU_W＝[ΔU_x,ΔU_y]^T是PMSG-VSG的母线电压，ΔI_W＝[ΔI_x,ΔI_y]^T是PMSG-VSG的母线注入电流。

结合上式以及系统内同步发电机状态方程和负荷的动态方程，可以得到整个系统的小信号状态空间模型：

Δy＝CΔX+DΔu

其中，ΔX＝[ΔX₁,ΔX₂…ΔX_n]^T为状态向量；Δu＝[Δu₁,Δu₂…Δu_r]^T是输入向量；Δy＝[Δy₁,Δy₂…Δy_m]是输出向量；A,B,C和D和分别是状态矩阵，输入矩阵，输出矩阵和传递矩阵。

步骤3：PMSG-VSG参数优化设计：基于步骤2获得的小信号模型，使每个振荡模式的阻尼性能最优，提出控制参数优化的目标函数。

为了提高PMSG-VSG的稳定性和稳定性裕度，可以选择控制器参数作为抑制振荡的最优参数。根据振荡方式对系统动态特性的影响，控制器的参数选择应使特征值实部的绝对值尽可能大，以缩短暂态过程并返回稳态。考虑到电力系统的频率是50Hz，因此可设计振荡模式的振荡频率远小于50Hz。为了减少振荡周期的数量，可设计每个模式的阻尼相对较大。

传统的控制器参数设计方法是根据系统特征值轨迹的分析确定每个控制器参数。但是，传统的设计方法缺乏科学合理的定量设计标准，无法针对系统参数耦合的特性在全局范围内给出最优的参数组合。基于参数设计的一般规则，利用定量模型来反映不同参数组合的综合效益。总之，控制参数的选择应使特征值的实数部分为负，并且其绝对值较大，虚部的绝对值很小。

因此，本发明实施例中，控制参数优化的目标函数是：

其中，N振荡模式的总数量，i第i个振荡模式；λ_i为虚拟同步机控制的直驱风机接入的电力系统的第i个特征值；Re(λ_i)和Im(λ_i)分别是λ_i的实部和虚部；w_i和p_i分别为实部、虚部的权重。

PMSG-VSG在不同风速条件下的初始条件是不同的，这会影响小信号模型的准确性。

因此，应在不同的初始条件下进行小干扰稳定性分析。

本发明实施例中，控制参数优化的目标函数如下：

其中，第j个初始条件下控制参数优化的目标函数是F_Dj。

为了确保系统的稳定性，必须限制控制器参数的值和特征值的实部，即

Re(λ_i)＜C_th,i＝1,2,…,N (12)

其中，可以根据PMSG-VSG生成系统的特征值轨迹获得的上限稳定性阈值J_max K_maxD_qmax K_ivmax K_pvmax。考虑系统动态性能，可以通过保持VSG开环传递函数的阻尼来获得D_max。C_th是特征值实部的稳定阈值(为负数)，并且绝对值越大，系统越稳定。控制器参数优化设计目标转化为：在整个参数范围内搜索满足约束条件的所有参数的最优组合，从而使目标函数U最大化。

本发明实施例的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化系统，包括：

动态模型获取模块，用于建立虚拟同步机控制的直驱风机的动态模型；

小信号模型获取模块，用于将动态模型获取模块获得的动态模型线性化，获得小信号模型(小干扰模型)；

目标函数构建模块，用于基于小信号模型获取模块获得的小信号模型以及每个振荡模式的阻尼性能最优，构建控制参数优化的目标函数，表达式为：

式中，N为振荡模式的总数量，i表示第i个振荡模式；λ_i为虚拟同步机控制的直驱风机接入的电力系统的第i个特征值；Re(λ_i)、Im(λ_i)分别为λ_i的实部、虚部；w_i、p_i分别为实部、虚部的权重；

多个工况下的目标函数构建及优化模块，用于基于目标函数构建模块获得的目标函数，改变并网系统的初始条件，设置多个工况，获得多个工况下的目标函数，表达式为：

式中，第j个初始条件下控制参数优化的目标函数是F_Dj；

其中，所述多个工况下的目标函数优化时，满足：

Re(λ_i)＜C_th,i＝1,2,…,N。

本发明实施例中，多个工况下的目标函数构建及优化模块中，根据采用虚拟同步机控制的直驱风机并网系统的小信号模型生成系统的特征值轨迹，获得上限稳定性阈值J_max、K_max、D_qmax、K_ivmax、K_pvmax；通过保持虚拟同步机开环传递函数的阻尼获得D_max；C_th是特征值实部的稳定阈值；

在整个参数范围内搜索满足约束条件的所有参数的最优组合，使目标函数F_D最大化。

本发明实施例中，多个工况下的目标函数构建及优化模块中，D_max,J_max,K_max,D_qmax,K_ivmax,K_pvmax和C_th分别取为30、10、20、10、20、20和-1。

请参阅图2至图4，以图中所示的系统为例，对PMSG-VSG进行小干扰分析，表1为系统主要参数。

表1系统主要参数

根据PMSG-VSG的线性化模型，在测试系统上进行了小干扰稳定性分析，状态矩阵的特征值如表2所示。从表2中可以看出，模式λ_4，5的阻尼很小，并且容易发生振荡。

表2初始参数系统特征值

在测试系统中，D_max,J_max,K_max,D_qmax,K_ivmax,K_pvmax和C_th分别取为30、10、20、10、20、20和-1。根据全局最优设计方法的最优参数组合如表3所示，相应的系统特性值如表4所示。从表中可以看出，PMSG-VSG的阻尼显著提高，这有利于抑制系统振荡。

表3全局优化控制器参数

参数	D	J	D<sub>q</sub>	K	K<sub>pp1</sub>
						值	15.025	0.328	0.006	0.037	23.739
参数	K<sub>pi1</sub>	K<sub>pp2</sub>	K<sub>pi2</sub>	K<sub>pp3</sub>	K<sub>pi3</sub>
						值	30.553	1.523	11.336	0.238	13.564

表4使用最优参数的PMSG-VSG特征值

本发明提出的参数设计方法考虑了由风速引起的工作点差异。对于不同的输出水平，均可以实现较大的阻尼，而并非针对单个工作点而设计。

为了进一步证明所提出的参数设计方法的有效性，在不同情况下进行了时域仿真。

(1)场景1：在1s时，PMSG-VSG的风功率叠加了5％的扰动，而在0.02s之后，扰动被清除，这模拟了风机在运行期间受到阵风干扰的情况。图5显示了使用初始参数和优化参数的PMSG-VSG有功功率时域仿真曲线。虚线和实线分别表示未优化和未优化的控制器的PMSG-VSG时域仿真曲线。可以看出，应用优化参数后，有功功率迅速恢复稳定，系统以更快的速度恢复稳定运行。

(2)场景2：在1s时，PMSG-VSG的风功率从0.1pu增加到1pu。然后在5s时，PMSG-VSG的风力从1pu增加到0.7pu。这种情况可以模拟风轮机输出功率在较大范围内变化且工作点随机漂移的情况。使用初始参数和优化参数的时域仿真结果如图6所示。当输出变化并且系统工作点与初始参数控制器设计的初始工作点相距较远时，初始参数控制器对振荡的抑制作用要小于优化参数。所提出的参数设计方法对PMSG-VSG接入的电力系统工作点的随机漂移具有更好的适应性。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (6)

1.一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法，其特征在于，包括以下按步骤：

步骤1，建立虚拟同步机控制的直驱风机的动态模型；

步骤2，将步骤1获得的动态模型线性化，获得小信号模型；

步骤3，基于步骤2获得的小信号模型以及每个振荡模式的阻尼性能最优，构建控制参数优化的目标函数，表达式为：

式中，N为振荡模式的总数量，i表示第i个振荡模式；λ_i为虚拟同步机控制的直驱风机接入的电力系统的第i个特征值；Re(λ_i)、Im(λ_i)分别为λ_i的实部、虚部；w_i、p_i分别为实部、虚部的权重；

步骤4，基于步骤3获得的目标函数，改变并网系统的初始条件，设置多个工况，获得多个工况下的目标函数，表达式为：

式中，第j个初始条件下控制参数优化的目标函数是F_Dj；

其中，所述多个工况下的目标函数优化时，满足：

Re(λ_i)＜C_th,i＝1,2,…,N；

其中，步骤4中，根据采用虚拟同步机控制的直驱式风机并网系统的小信号模型生成系统的特征值轨迹，获得上限稳定性阈值J_max、K_max、D_qmax、K_ivmax、K_pvmax；通过保持虚拟同步机开环传递函数的阻尼获得D_max；C_th是特征值实部的稳定阈值；J是虚拟同步机的惯性，D是阻尼系数，K是无功控制器的增益系数；

在整个参数范围内搜索满足约束条件的所有参数的最优组合，使目标函数F_D最大化。

2.根据权利要求1所述的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法，其特征在于，步骤4中，D_max,J_max,K_max,D_qmax,K_ivmax,K_pvmax和C_th分别取为30、10、20、10、20、20和-1。

3.根据权利要求1所述的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法，其特征在于，步骤1具体步骤包括：

永磁同步发电机的动力学模型为：

式中，I_sd、I_sq分别为定子绕组电流的d轴分量、q轴分量；U_sd、U_sq分别为转子绕组电压的d轴分量、q轴分量；ω为直驱风机的角速度，R_s为永磁同步发电机定子电阻；L_d、L_q分别为定子电感的d轴、q轴分量；Ψ_f表示转子的永磁通量；

基于单质量块模型的直驱风机转子运动方程表达式为：

式中，D表示阻尼系数；J_w为电机惯性时间常数；T_w、T_e分别代表发电机转子的机械转矩、电磁转矩；np表示极对数；ω₀是转子速度参考值，ω直驱风机的角速度；

中间电容器的数学模型表达式为：

式中，C_dc表示中间电容器的电容值；V_dc是直驱式风机中间电容器的直流电压；P_s是从转子侧变流器到中间电容器的有功功率；P_g是从中间电容器到电网侧转换器的有功功率；

机侧换流器的动力学方程表达式为：

式中，x₁为电压外环状态量，x₂为定子电流q轴分量的内环状态量，x₃为定子电流d轴分量的内环的中间变量状态量；K_i1，K_i2，K_i3是相应PI控制器的积分系数；I_sdref和I_sqref分别是定子绕组的d轴和q轴电流的控制参考值；

虚拟同步机控制的动态方程表达式为：

式中，

是虚拟同步机的等效内部电势的频率，ω_n是电网的基本频率，Q_ref是控制逆变器输出功率的无功设定值，J是虚拟同步机的惯性，D是阻尼系数，K是无功控制器的增益系数；

P_e和Q_e是逆变器的输出有功功率和无功功率，计算表达式为：

式中，V_f和θ_f分别为直驱式风机网侧电压有效值和相角，V_g和θ_g分别为直驱式风机并网点电压的有效值和相角，X_f为滤波电抗器的电抗。

4.根据权利要求3所述的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法，其特征在于，步骤2具体步骤包括：

式中，ΔX_W是虚拟同步机控制的直驱风机的状态变量；ΔU_W＝[ΔU_x,ΔU_y]^T是虚拟同步机控制的直驱风机的母线电压，ΔI_W＝[ΔI_x,ΔI_y]^T是虚拟同步机控制的直驱风机的母线注入电流；A_w,B_w,C_w,D_w分别是直驱风机的状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传递矩阵；

小信号模型表达式为：

式中，ΔX＝[ΔX₁,ΔX₂…ΔX_n]^T为状态向量；Δu＝[Δu₁,Δu₂…Δu_r]^T是输入向量；Δy＝[Δy₁,Δy₂…Δy_m]是输出向量；A、B、C和D分别是状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传递矩阵。

5.一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化系统，其特征在于，包括：

动态模型获取模块，用于建立虚拟同步机控制的直驱风机的动态模型；

小信号模型获取模块，用于将动态模型获取模块获得的动态模型线性化，获得小信号模型；

目标函数构建模块，用于基于小信号模型获取模块获得的小信号模型以及每个振荡模式的阻尼性能最优，构建控制参数优化的目标函数，表达式为：

式中，N为振荡模式的总数量，i表示第i个振荡模式；λ_i为虚拟同步机控制的直驱风机接入的电力系统的第i个特征值；Re(λ_i)、Im(λ_i)分别为λ_i的实部、虚部；w_i、p_i分别为实部、虚部的权重；

多个工况下的目标函数构建及优化模块，用于基于目标函数构建模块获得的目标函数，改变并网系统的初始条件，设置多个工况，获得多个工况下的目标函数，表达式为：

式中，第j个初始条件下控制参数优化的目标函数是F_Dj；

其中，所述多个工况下的目标函数优化时，满足：

Re(λ_i)＜C_th,i＝1,2,…,N；

其中，多个工况下的目标函数构建及优化模块中，根据采用虚拟同步机控制的直驱风机并网系统的小信号模型生成系统的特征值轨迹，获得上限稳定性阈值J_max、K_max、D_qmax、K_ivmax、K_pvmax；通过保持虚拟同步机开环传递函数的阻尼获得D_max；C_th是特征值实部的稳定阈值；J是虚拟同步机的惯性，D是阻尼系数，K是无功控制器的增益系数；

在整个参数范围内搜索满足约束条件的所有参数的最优组合，使目标函数F_D最大化。

6.根据权利要求5所述的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化系统，其特征在于，多个工况下的目标函数构建及优化模块中，D_max,J_max,K_max,D_qmax,K_ivmax,K_pvmax和C_th分别取为30、10、20、10、20、20和-1。

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