CN110943485A - 双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法 - Google Patents

双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法 Download PDF

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Abstract

一种双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法，其特点是，首先基于实测数据对双馈风电场的动态轨迹展开分析，在原有双馈风电机等值模型的基础上，搭建含低电压穿越功能下的有功控制模型和无功控制模型，通过将等值模型下仿真与实测轨迹的比对，有效的提取轨迹中各个阶段的主导振荡模式；再通过不同的主导振荡模式来建立相应误差指标体系，其中建立的指标体系包括有功恢复斜率误差指标，极值误差指标，总体误差能量指标；最后通过仿真前后轨迹与实测轨迹的比对来验证各个误差指标是否有效反应轨迹之间的相关性，并全面有效地反映系统仿真与实测轨迹之间的差异度，最终达到定量评估动态仿真可信度。具有科学合理，适用性强，效果佳等优点。

Description

双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法
技术领域
本发明涉及面风电场技术领域，是一种双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法。
背景技术
在电力系统，双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价已得到应用。但随着高比例可再生能源在电力系统中所占比例的不断增大，其仿真模型的可信度对电力系统动态仿真结果的影响也日益凸显，以风力发电为代表的可再生能源渗透率的不断增加，电力系统运行更为复杂，其动态特性也将发生改变，且风电场的等值模型有效性对电力系统动态仿真可信度的影响也日益凸显，仿真验证面临着新的挑战。
迄今为止，本领域技术人员已建立多种双馈风电场动态等值模型，且各有特点，侧重点也不相同，但是其有效性都是利用仿真数据进行验证，基于实测数据验证双馈型风电场等值模型参数研究的报道甚少。但是等值元件的模型和参数对仿真结果有较大的影响，采用不同的双馈风电场等值模型和参数对仿真结果造成较大差异。广域测量系统(WAMS)在电力系统中的广泛应用，电力系统的动态过程能够被实时记录，这就为验证电力系统中双馈风电场仿真模型的有效性及模型参数的校核提供了重要的条件，也使得数值可信度的研究有了进一步的发展。然而判断双馈风电场等值模型和参数是否与实测结果相一致，仿真轨迹与实测轨迹是否相吻合，需要建立一个详细的、准确的评价指标体系来说明仿真可信度，通过完整的仿真误差评价体系，对等值模型参数校正工作提供一个可靠的依据。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种科学合理，适用性强，效果佳的双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法，旨在准确的描述含低电压穿越下的双馈风电场的真实动态行为，基于轨迹寻找有效的动态特征建立合理的误差指标体系，提高双馈风电场等值模型仿真可信度的问题，通过基于实测轨迹中有效的动态特征建立含低电压穿越下的双馈风电场有功控制模型和无功控制模型，提出含低电压穿越下的误差指标体系，为仿真验证工作提供科学合理的依据。
解决技术问题采用的技术方案是：一种双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法，其特征是，它包括以下步骤：
1)建立含低电压穿越下的控制模型
提取实际风电场出口处实测扰动数据，所述扰动数据包括母线电压、相角、有功功率、无功功率，并对数据进行标幺化及观察窗口选择等预处理，实测扰动数据表明风电场受扰后进入低电压穿越期，由于受到故障影响，电压值、有功功率值、无功功率值下降，定子电流升高，转子电流升高，为防止低电压对电力系统的不利影响，需要增加无功功率控制，使机组放出无功支撑电压，有功功率、无功功率经过斜率恢复阶段，最后风电场重新进入稳态，
根据对实测数据中风电场运行特性的分析，对故障期间及恢复阶段风电场等值仿真模型添加有功功率、无功功率的控制：
①故障期间无功功率电流方程：
ids＝(U-0.9)INK1 t1＜t＜t2 (1)
其中，ids表示定子直轴电流；U表示母线电压；IN表示额定电流；K1表示比例系数，
②故障期间有功功率控制：
Figure BDA0002329957510000021
其中，Pe表示风电机有功出力；P0表示风电机稳态输出有功；Pf表示风电机故障输出有功；K2表示恢复斜率；t2表示故障结束时间；t3表示有功恢复结束时间，
通过添加有功功率、无功功率控制模型，使得风电场出口处仿真有功与实测有功在故障期间具有相同的变化特性；
2)建立误差评价指标
量化数值仿真的误差是修正元件模型参数以及评判电力系统仿真可信度的基础，其避免了定性分析主观判断带来的误差，这对于评估动态仿真的准确性，改善仿真模型结构具有重要意义，合理的仿真误差评价指标体系不仅需要能够量化仿真与实测之间的差异，还需要该指标可以明确反应两者之间的误差特性，揭示其中存在的电力系统相关的物理含义，
①有功恢复斜率误差评价指标：
Figure BDA0002329957510000031
其中，P0表示风电机稳态输出有功功率；Pf实测表示实测风电机故障输出有功功率；Pf仿真表示仿真风电机故障输出有功功率；K表示恢复斜率；
有功恢复斜率误差评价指标是针对大型双馈风电场的实际运行特性提出，有利于提高高比例新能源接入电网的仿真验证可信度，
⑵极值误差指标
Figure BDA0002329957510000032
式中：Pt仿真为t时刻仿真有功功率值；Pt实测为t时刻实测有功功率值；P0为实测有功功率的初值，T为仿真总时间，t为各观测点的时刻；
该误差指标表征了实测与仿真有功功率的误差最大值，反映了轨迹间纵向的误差大小，
③总体误差能量指标
Figure BDA0002329957510000033
式中：P仿真(i)表示仿真有功功率值；P实测(i)表示实测有功功率值；P稳态(i)表示实测有功功率的稳态值；n为实测轨迹记录的数值个数，
该误差指标表明了整体上实测轨迹与仿真轨迹的接近程度；
3)验证所提指标的有效性
利用参数摄动法进行轨迹灵敏度计算，根据轨迹灵敏度计算得出对风电机组动态特性影响较大的四个主导参数，分别为：定子电阻Rs、转子电阻Rr、激磁电抗Xμ、电压控制增益Kv，参数与有功功率误差之间的灵敏度可作为指导模型参数校核的依据，即根据实测与仿真有功功率的误差特征，校核对应参数。
本发明的一种双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法，首先基于实测数据对双馈风电场的动态轨迹展开分析，在原有的双馈风电机等值模型的基础上，搭建含低电压穿越功能下的有功控制模型和无功控制模型，通过将等值模型下仿真与实测轨迹的比对，有效的提取轨迹中各个阶段的主导振荡模式；进一步通过不同的主导振荡模式来建立相应误差指标体系，其中建立的指标体系包括有功恢复斜率误差指标，极值误差指标，总体误差能量指标；最后通过仿真前后轨迹与实测轨迹的比对来验证各个误差指标是否有效反应轨迹之间的相关性，并全面有效地反映系统仿真与实测轨迹之间的差异度，最终达到定量评估动态仿真可信度。具有科学合理，适用性强，效果佳等优点。
附图说明
图1为某风电场出口实测扰动轨迹示意图；
图2为参数校核前风电场实测与仿真有功功率对比图；
图3为参数校核后风电场实测与仿真有功功率对比图。
具体实施方式
下面利用附图和实施例，对本发明的一种双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法作进一步说明。
本发明的一种双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法，它包括以下步骤：
1)建立含低电压穿越下的控制模型
图1为某风电场出口实测扰动轨迹示意图，其中包括母线电压、相角、有功功率、无功功率，并对数据进行标幺化及观察窗口选择等预处理，实测扰动数据表明风电场受扰后进入低电压穿越期，由于受到故障影响，电压值、有功功率值、无功功率值下降，定子电流升高，转子电流升高，为防止低电压对电力系统的不利影响，需要增加无功功率控制，使机组放出无功支撑电压，有功功率、无功功率经过斜率恢复阶段，最后风电场重新进入稳态，
根据对实测数据中风电场运行特性的分析，对故障期间及恢复阶段风电场等值仿真模型添加有功功率、无功功率的控制：
①故障期间无功功率电流方程：
ids＝(U-0.9)INK1 t1＜t＜t2 (1)
其中，ids表示定子直轴电流；U表示母线电压；IN表示额定电流；K1表示比例系数，
②故障期间有功功率控制：
Figure BDA0002329957510000041
其中，Pe表示风电机有功出力；P0表示风电机稳态输出有功；Pf表示风电机故障输出有功；K2表示恢复斜率；t2表示故障结束时间；t3表示有功恢复结束时间，
通过添加有功功率、无功功率控制模型，使得风电场出口处仿真有功与实测有功在故障期间具有相同的变化特性；
2)建立误差评价指标
量化数值仿真的误差是修正元件模型参数以及评判电力系统仿真可信度的基础，其避免了定性分析主观判断带来的误差，这对于评估动态仿真的准确性，改善仿真模型结构具有重要意义，合理的仿真误差评价指标体系不仅需要能够量化仿真与实测之间的差异，还需要该指标可以明确反应两者之间的误差特性，揭示其中存在的电力系统相关的物理含义，
①有功恢复斜率误差评价指标：
Figure BDA0002329957510000051
其中，P0表示风电机稳态输出有功功率；Pf实测表示实测风电机故障输出有功功率；Pf仿真表示仿真风电机故障输出有功功率；K表示恢复斜率；
有功恢复斜率误差评价指标是针对大型双馈风电场的实际运行特性提出，有利于提高高比例新能源接入电网的仿真验证可信度，
⑵极值误差指标
Figure BDA0002329957510000052
式中：Pt仿真为t时刻仿真有功功率值；Pt实测为t时刻实测有功功率值；P0为实测有功功率的初值，T为仿真总时间，t为各观测点的时刻；
该误差指标表征了实测与仿真有功功率的误差最大值，反映了轨迹间纵向的误差大小，
③总体误差能量指标
Figure BDA0002329957510000053
式中：P仿真(i)表示仿真有功功率值；P实测(i)表示实测有功功率值；P稳态(i)表示实测有功功率的稳态值；n为实测轨迹记录的数值个数，
该误差指标表明了整体上实测轨迹与仿真轨迹的接近程度；
3)验证所提指标的有效性
利用参数摄动法进行轨迹灵敏度计算，根据轨迹灵敏度计算得出对风电机组动态特性影响较大的四个主导参数，分别为：定子电阻Rs、转子电阻Rr、激磁电抗Xμ、电压控制增益Kv，参数与有功功率误差之间的灵敏度可作为指导模型参数校核的依据，即根据实测与仿真有功功率的误差特征，校核对应参数。
具体实施例：对某一实际风电场模型参数校核算例进行验证分析，利用该风电场出口侧实测数据基于电力系统分析软件包PSAT进行电力系统的混合动态仿真，实际故障为某传输线C相短路，实际故障发生时间设为仿真的第0.5秒，仿真步长为0.01s，仿真总时长为5s，并采用非线性最小二乘法进行参数自动校核。
图2为参数校核前风电场实测与仿真有功功率对比图，图3为参数校核后风电场实测与仿真有功功率对比图。参照图2－图3，通过将参数校核前后风电场仿真与实测的有功功率进行对比可以看出，基于实测数据校核后的风电场等值模型比校核前的有功出力更加贴近风电场的实际动态响应；校核前的有功恢复斜率误差K为98％，校核后的值变为0.1％；校核前的极值误差β为0.86，校核后的值变为0.02；校核前的总体误差E为1.01，校核后的值为0.1。经校核后风电场有功响应的恢复斜率误差、极值误差、总体误差都比校核前小，仿真的精度得到了明显提高。
通过以上分析可知，本发明的一种双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法，提出了含低电压穿越下的双馈风电场有功控制模型和无功控制模型，并建立了动态仿真误差指标体系。通过该指标体系可以更加准确的反映含低电压穿越下的双馈风电场等值模型仿真结果与实测数据的差异度，提升了仿真的可信度。
本发明的实施例并非穷举，本领域技术人员不经过创造性劳动的简单复制和改进，仍属于本发明权利保护的范围。

Claims (1)

1.一种双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法，其特征是，它包括以下步骤：
1)建立含低电压穿越下的控制模型
提取实际风电场出口处实测扰动数据，所述扰动数据包括母线电压、相角、有功功率、无功功率，并对数据进行标幺化及观察窗口选择等预处理，实测扰动数据表明风电场受扰后进入低电压穿越期，由于受到故障影响，电压值、有功功率值、无功功率值下降，定子电流升高，转子电流升高，为防止低电压对电力系统的不利影响，需要增加无功功率控制，使机组放出无功支撑电压，有功功率、无功功率经过斜率恢复阶段，最后风电场重新进入稳态，
根据对实测数据中风电场运行特性的分析，对故障期间及恢复阶段风电场等值仿真模型添加有功功率、无功功率的控制：
①故障期间无功功率电流方程：
ids＝(U-0.9)INK1 t1＜t＜t2 (1)
其中，ids表示定子直轴电流；U表示母线电压；IN表示额定电流；K1表示比例系数，
②故障期间有功功率控制：
Figure FDA0002329957500000011
其中，Pe表示风电机有功出力；P0表示风电机稳态输出有功；Pf表示风电机故障输出有功；K2表示恢复斜率；t2表示故障结束时间；t3表示有功恢复结束时间，
通过添加有功功率、无功功率控制模型，使得风电场出口处仿真有功与实测有功在故障期间具有相同的变化特性；
2)建立误差评价指标
量化数值仿真的误差是修正元件模型参数以及评判电力系统仿真可信度的基础，其避免了定性分析主观判断带来的误差，这对于评估动态仿真的准确性，改善仿真模型结构具有重要意义，合理的仿真误差评价指标体系不仅需要能够量化仿真与实测之间的差异，还需要该指标可以明确反应两者之间的误差特性，揭示其中存在的电力系统相关的物理含义，
①有功恢复斜率误差评价指标：
Figure FDA0002329957500000012
其中，P0表示风电机稳态输出有功功率；Pf实测表示实测风电机故障输出有功功率；Pf仿真表示仿真风电机故障输出有功功率；K表示恢复斜率；
有功恢复斜率误差评价指标是针对大型双馈风电场的实际运行特性提出，有利于提高高比例新能源接入电网的仿真验证可信度，
⑵极值误差指标
Figure FDA0002329957500000021
式中：Pt仿真为t时刻仿真有功功率值；Pt实测为t时刻实测有功功率值；P0为实测有功功率的初值，T为仿真总时间，t为各观测点的时刻；
该误差指标表征了实测与仿真有功功率的误差最大值，反映了轨迹间纵向的误差大小，
③总体误差能量指标
Figure FDA0002329957500000022
式中：P仿真(i)表示仿真有功功率值；P实测(i)表示实测有功功率值；P稳态(i)表示实测有功功率的稳态值；n为实测轨迹记录的数值个数，
该误差指标表明了整体上实测轨迹与仿真轨迹的接近程度；
3)验证所提指标的有效性
利用参数摄动法进行轨迹灵敏度计算，根据轨迹灵敏度计算得出对风电机组动态特性影响较大的四个主导参数，分别为：定子电阻Rs、转子电阻Rr、激磁电抗Xμ、电压控制增益Kv，参数与有功功率误差之间的灵敏度可作为指导模型参数校核的依据，即根据实测与仿真有功功率的误差特征，校核对应参数。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112886586A (zh) * 2021-03-10 2021-06-01 东北电力大学 一种用于双馈风电场等值模型功率恢复控制参数优化方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN203103984U (zh) * 2013-01-06 2013-07-31 辽宁省电力有限公司电力科学研究院 基于轨迹灵敏度法的风电场模型校核系统
CN107154624A (zh) * 2017-04-25 2017-09-12 华北电力大学 一种风电场等值模型准确性的评估方法
CN107565867A (zh) * 2017-09-26 2018-01-09 国网福建省电力有限公司 一种基于轨迹灵敏度的同步发电机参数辨识方法
CN110119570A (zh) * 2019-05-10 2019-08-13 东北电力大学 一种实测数据驱动的风电场模型参数校核方法
CN110490412A (zh) * 2019-07-12 2019-11-22 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种电力系统动态等值误差评估方法
CN110533548A (zh) * 2019-05-31 2019-12-03 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 一种基于轨迹特征建立仿真误差评价指标的方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN203103984U (zh) * 2013-01-06 2013-07-31 辽宁省电力有限公司电力科学研究院 基于轨迹灵敏度法的风电场模型校核系统
CN107154624A (zh) * 2017-04-25 2017-09-12 华北电力大学 一种风电场等值模型准确性的评估方法
CN107565867A (zh) * 2017-09-26 2018-01-09 国网福建省电力有限公司 一种基于轨迹灵敏度的同步发电机参数辨识方法
CN110119570A (zh) * 2019-05-10 2019-08-13 东北电力大学 一种实测数据驱动的风电场模型参数校核方法
CN110533548A (zh) * 2019-05-31 2019-12-03 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 一种基于轨迹特征建立仿真误差评价指标的方法
CN110490412A (zh) * 2019-07-12 2019-11-22 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种电力系统动态等值误差评估方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ELMER P. T ET AL.: "A Methodology for Parameter Estimation of Equivalent Wind Power Plant", 《IEEE》 *
刘立群 等: "基于 MMPSO 算法的风电场多机等值模型参数辨识", 《可再生能源》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112886586A (zh) * 2021-03-10 2021-06-01 东北电力大学 一种用于双馈风电场等值模型功率恢复控制参数优化方法

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