在传统煤炭石油资源日渐短缺、环境保护要求日益提高的今天,利用可再生清洁能源发电将占到越来越大的比重,其中风力发电已经成为一种重要的清洁能源发电形式。随着风电机组装机容量的不断扩大,其运行状况对电网运行的稳定性和可靠性影响也越来越大,不仅对电力系统的频率、电压和波形产生干扰,而且直接影响了电力系统调度。所以,获取准确的风力发电机参数有助于电力调度部门统筹安排调度计划,对研究大规模风电接入的影响和电力系统实时潮流计算等有着重要意义。针对实际运行中的直驱永磁风力发电机参数难以直接测量的问题,本文以甘肃某风电场2MW直驱永磁风力发电机为研究对象,分别采用带遗忘因子的递推最小二乘法和模型参考自适应法来辨识直驱永磁风力发电机参数,然后根据辨识精度高的算法辨识得到的发电机参数作为参数评估的依据,使用基于数学模型的方法对辨识得到的参数进行评估研究。首先提出了基于带遗忘因子的递推最小二乘法的直驱永磁风力发电机参数辨识。带遗忘因子的递推最小二乘法克服了递推最小二乘法随着新采集到的观测数据因数据积累而造成待辨识参数值出现饱和而起不到更新作用的缺点,使待辨识参数的精度大大提高。由于带遗忘因子的递推最小二乘法采用的是稳态数学模型,没有考虑直驱永磁风力发电机的暂态特性,于是,提出了基于模型参考自适应法的直驱永磁风力发电机参数辨识。构造了以定子电流为状态变量的观测模型和误差模型,通过Lyapunov稳定性设计参数的自适应律,在MATLAB中搭建仿真模型得到参数辨识的结果,与带遗忘因子的递推最小二乘法相比,模型参考自适应法辨识得到的参数值精度更高。最后,为了帮助电力系统调度部门进行发电机组的运行状态估计、电网的潮流计算和研究大规模风电接入对电网的影响,评估辨识得到的直驱永磁风力发电机参数很有必要。建立直驱永磁风力发电机的功率预测模型,通过建立可信度指标,仿真比较实际测量的功率曲线和计算功率曲线,最终达到发电机参数评估的目的。