1.一種vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的控制參數(shù)辨識(shí)方法，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的控制參數(shù)辨識(shí)方法，其特征在于還包括如下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的控制參數(shù)辨識(shí)方法，其特征在于所述的對(duì)vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的仿真數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行偏差計(jì)算，具體包括如下步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的控制參數(shù)辨識(shí)方法，其特征在于步驟s2所述的基于vsg控制原理和步驟s1獲取的數(shù)據(jù)信息，建立vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型，具體包括如下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的控制參數(shù)辨識(shí)方法，其特征在于步驟s3所述的基于粒子群優(yōu)化算法和差分進(jìn)化算法，對(duì)步驟s2選定的控制參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，具體包括如下步驟：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的控制參數(shù)辨識(shí)方法，其特征在于步驟c所述的更新每個(gè)粒子的位置和速度，具體包括如下步驟：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的控制參數(shù)辨識(shí)方法，其特征在于步驟c所述的對(duì)每個(gè)粒子進(jìn)行變異，對(duì)變異粒子進(jìn)行雜交以產(chǎn)生子代個(gè)體，具體包括如下步驟：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的控制參數(shù)辨識(shí)方法，其特征在于所述的慣性權(quán)重，具體包括如下步驟：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的控制參數(shù)辨識(shí)方法，其特征在于步驟d所述的將步驟c得到的粒子群種群最優(yōu)解和差分進(jìn)化種群最優(yōu)解進(jìn)行融合，得到當(dāng)前的種群最優(yōu)解，具體包括如下步驟：
10.一種實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1～9之一所述的vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的控制參數(shù)辨識(shí)方法的系統(tǒng)，其特征在于包括數(shù)據(jù)獲取模塊、參數(shù)確定模塊、參數(shù)辨識(shí)模塊和參數(shù)校驗(yàn)?zāi)K；數(shù)據(jù)獲取模塊、參數(shù)確定模塊、參數(shù)辨識(shí)模塊和參數(shù)校驗(yàn)?zāi)K依次串聯(lián)；數(shù)據(jù)獲取模塊用于獲取vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息，并將數(shù)據(jù)信息上傳參數(shù)確定模塊；參數(shù)確定模塊用于根據(jù)接收到的數(shù)據(jù)信息，基于vsg控制原理和獲取的數(shù)據(jù)信息，建立vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型，選定待辨識(shí)的控制參數(shù)，并將數(shù)據(jù)信息上傳參數(shù)辨識(shí)模塊；參數(shù)辨識(shí)模塊用于根據(jù)接收到的數(shù)據(jù)信息，基于粒子群優(yōu)化算法和差分進(jìn)化算法，對(duì)選定的控制參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，完成vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的控制參數(shù)辨識(shí)，并將數(shù)據(jù)信息上傳參數(shù)校驗(yàn)?zāi)K；參數(shù)校驗(yàn)?zāi)K用于根據(jù)接收到的數(shù)據(jù)信息，根據(jù)辨識(shí)得到的vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的控制參數(shù)，對(duì)vsg型儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型的仿真數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行偏差計(jì)算，完成對(duì)辨識(shí)結(jié)果的校驗(yàn)。