陳柳

摘 要：提出一種基于遺傳算法優(yōu)化的改進UKF參數(shù)辨識方法。利用遺傳算法較好的全局尋優(yōu)能力，可以獲得比較準確的噪聲模型即期望噪聲模型。為了解決濾波精度與初始動態(tài)特性之間的矛盾，將傳統(tǒng)無跡卡爾曼濾波過程分為啟動階段和平穩(wěn)階段兩部分，在啟動階段引入使系統(tǒng)動態(tài)特性較好的噪聲模型，而在平穩(wěn)階段引入所獲得的期望噪聲模型。該方法在一定程度上既可解決噪聲模型難以準確獲得的實際問題，提高辨識精度，同時又能有效避免因追求高精度造成UKF在啟動階段出現(xiàn)較大超調(diào)而導致濾波失敗。最后，將此方法應用于對雙饋感應風力發(fā)電機的參數(shù)辨識中，仿真結果驗證了該方法的有效性。

關鍵詞：無跡卡爾曼濾波；遺傳算法；模型優(yōu)化；參數(shù)辨識；雙饋風力發(fā)電機

中圖分類號：TB

文獻標識碼：A

doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2017.16.095

1 基于遺傳算法優(yōu)化的改進UKF算法

由UKF遞推公式可知，噪聲模型Q和R對算法的收斂性和精度影響很大，不同的值會引起不同的動態(tài)變化。若系統(tǒng)噪聲增強，則Q值增大，加大了系統(tǒng)的不確定性。若測量噪聲增強，則R值增大，會使狀態(tài)量的修正緩慢；相反，R值將減小，當R值過小時會使濾波過程不穩(wěn)定或發(fā)散。因此確定準確的噪聲模型是能否獲得卡爾曼最優(yōu)估計的重要環(huán)節(jié)。

基于GA優(yōu)化噪聲模型，實質(zhì)上是求解含變量上、下限約束的最優(yōu)化問題，它只需要目標函數(shù)的值，不依賴問題具體的領域，具有很強的魯棒性。根據(jù)遺傳算法的特點，將UKF濾波參數(shù)作為遺傳算法的基因型，性能指標構成相應的適應度值。

（1）確定編碼方式和設置初始參數(shù)。因浮點數(shù)編碼不需要編碼和解碼的過程，能大大提高算法的收斂速度和解的精度，便于進行大范圍搜索，所以本文選擇浮點數(shù)編碼方式。

（2）確定目標函數(shù)，并進行適應度計算。目標函數(shù)是確定適應度函數(shù)的標準，目標函數(shù)選擇的好壞將直接影響遺傳算法優(yōu)化的效果。針對本文情況，把新息協(xié)方差的理論值Pykyk與實際值的絕對差值作為目標函數(shù)，能夠很好的反映噪聲模型的準確度，目標函數(shù)越小表示噪聲模型的準確度越高即適應度越好。目標函數(shù)為：

式中：trace（ ）是矩陣求跡函數(shù)。

（3）由第g代得到的參數(shù)向量b及所有個體的適應度值，應用GA進行選擇、交叉和變異產(chǎn)生新的g+1代參數(shù)向量。

（4）把g+1代重插到g代即用子代代替父代。

（5）終止條件判斷。若當前遺傳代數(shù)小于最大遺傳代數(shù)，轉(zhuǎn)到步驟（2）；否則就以進化過程中所得到的具有最大適應度的個體作為最優(yōu)解輸出，并終止運算。

2 基于GA-IUKF算法的DFIG參數(shù)辨識

2.1 問題描述

對DFIG的參數(shù)進行辨識，需要對電機模型做離散化處理。

2.2 仿真及結果分析

該文采用MATLAB/Simulink中提供的1.5MW DFIG模型，并搭建風機并網(wǎng)的仿真模型如圖（2）所示。利用搭建的仿真模型可以得到參數(shù)辨識所需的輸入和測量數(shù)據(jù)。其中，發(fā)電機待辨識參數(shù)先驗標幺值如表1所示；濾波器有關參數(shù)如下所示：

為了檢驗GA-IUKF算法在參數(shù)辨識中對突變參數(shù)的跟蹤能力，在采樣點數(shù)為7001時設置Lm由2.9突變到3.5。

下圖中，從圖2-3可以看出，目標函數(shù)和目標函數(shù)的最優(yōu)解經(jīng)過大約30次迭代后都趨于恒定值，表明此時得到的解為限定范圍內(nèi)的全局最優(yōu)解。

3 結論

該文提出一種基于遺傳算法對噪聲模型進行優(yōu)化的改進UKF算法。該算法首先利用遺傳算法較好的全局尋優(yōu)能力，依據(jù)該文給出的目標函數(shù)，求解出較為準確的噪聲模型即期望噪聲模型。

參考文獻

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