买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种风力发电系统PID参数整定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115296334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210920634.3，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权一种风力发电系统PID参数整定方法是由李文华;王佳聪设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风力发电系统PID参数整定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种风力发电系统PID参数整定方法，通过采集随机风速模型的风速数据和发电机实际转速数据，计算发电机最佳转速与发电机实际转速的误差，并将计算得到的误差作为分数阶PID控制器的输入信号，利用差分进化算法对分数阶PID控制器的参数进行寻优。本发明采用差分进化算法，收敛速度快、搜索精度高，提高了参数整定速度和准确度，具有更好的鲁棒性，且该方法的整定过程中对电机参数依赖小，通用性强，可广泛用于工程实践。

本发明授权一种风力发电系统PID参数整定方法在权利要求书中公布了：1.一种风力发电系统PID参数整定方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S10，搭建随机风速模型及包含有分数阶PID控制器的永磁同步发电仿真模型； 步骤S20，实时采集随机风速模型的风速数据，根据t时刻风速vt、计算得到t时刻发电机最佳转速ωoptt； 步骤S30，实时采集发电机实际转速数据，计算发电机最佳转速ωoptt与t时刻采集的发电机实际转速ωt的误差et， et＝ωoptt-ωt； 步骤S40，将误差et作为分数阶PID控制器的输入信号，利用差分进化算法对分数阶PID控制器的参数进行寻优，所述分数阶PID控制器的控制方程为： ut＝Kpet+KiD-∝et+KdDμet 其中，ut为分数阶PID控制器的输出信号，用于控制发电机转速；∝,μ为分数阶控制的阶次，∝,μ∈[0,1.5]；Kp为比例调节系数；Ki为积分调节系数；Kd为微分调节系数；算子D-∝表示分数阶Grünwald-Letnikov型积分算子；Dμ表示分数阶Grünwald-Letnikov型微分算子， 步骤S40中对分数阶PID控制器寻优的参数包括∝,μ,Kp,Ki,Kd 所述步骤S40具体包括：步骤S41，生成初始种群，设定待优化参数维度M，设定种群大小NP，种群中的每个个体表示为M维向量 其中，i＝0,1,…,NP-1； g表示当前种群迭代数，令g＝0，随机生成初始种群； 步骤S42，设定最大种群迭代数gmax，设定比较常数θ，确定优化目标函数，优化目标函数如下， 其中，f为适应度值， 若第g代种群个体对应的适应度值小于θ，或者g＝gmax，则输出结束； 否则，执行步骤S43； 步骤S43，进行变异操作，设定变异算子F，生成变异向量 其中，i＝0,1,…,NP-1；g表示当前种群迭代数；表示第g代种群的第i个变异个体；r0,r1,r2∈{0,1,…,NP-1}，且r0,r1,r2互不相同； 步骤S44，进行重组操作，得到新的临时种群，设定交叉因子CR，生成试验向量 其中，i＝0,1,…,NP-1；g表示当前种群迭代数；表示第g代种群的第i个试验个体； 步骤S45，进行选择操作，通过优化目标函数计算原种群个体和临时种群个体的适应度值，保留适应度值优的个体，得到的个体进入下一代种群，选择过程如下， 其中，i＝0,1,…,NP-1；g表示当前种群迭代数；表示第g+1代种群的第i个选择个体；表示个体的适应度值；表示个体的适应度值； 步骤S46，令g自加一，转到步骤S42。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北工业大学，其通讯地址为：300400 天津市北辰区双口镇西平道5340号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。