CN114172431B - 一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法 - Google Patents

一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法，包括以下步骤：S1、建立双馈风机故障电流控制模型；S2、监测风电机组的并网点电压，在判断发生低电压故障时，获取辨识数据；S3、基于获取的辨识数据，采用辨识算法对故障电流控制模型的参数进行辨识。该方法有利于获取双馈风机故障电流控制参数，进而可以对不同风电机组采用不同参数进行低电压穿越控制，减小风电资源浪费，提高电网运行稳定性。

Description

一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法
技术领域
本发明属于新能源发电并网技术领域，具体涉及一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法。
背景技术
高比例新能源发电作为实现双碳目标下的主力电源，大规模风电机组的集中接入使得电网中的风电渗透率大幅上升。在高风电渗透率的电网中，当电网发生故障时，由于风机并网点电压超过风电机组允许的最低或者最高工作电压，使得风电机组发生电压故障，造成大规模风电机组脱网事故，严重威胁电网设备安全，影响输电能力。
风电机组的电压故障分为低电压故障和高电压故障，在目前的风电机组并网系统中，被广泛应用的风电机组类型包括双馈感应风力发电机和永磁同步风力发电机，其中大多数风电机组具备低电压穿越的能力。低电压穿越能力是评估风力发电系统性能的重要指标，中国在参考了国际上其他国家有关低电压穿越技术规定的基础上制定了风电机组的电压穿越运行标准，在风电机组故障穿越标准《GB/T36995-2018》和2020年新版标准《风电场接入电力系统技术规定(征求意见稿)》中，明确规定了风电机组电压穿越能力。同时要求风电机组进行低电压穿越过程中，可以向电网注入一定的无功功率，具备动态无功支撑能力。
电网不发生故障时，风电机组以单位功率因数正常运行。当电网发生电压跌落故障时，风电机组进入低电压穿越阶段，由单位功率因数运行转换为无功功率优先模式运行。同时由于变流器容量的限制，风电机组输出的有功电流会相应减小。机侧变流器的控制会以无功功率优先为限制条件，首先保证无功容量的需要，然后根据变流器容量极限计算有功功率参考指令，保证风电机的不脱网运行。网侧逆变器根据电网故障程度调节无功出力，参与并网点的无功功率补偿，使电压尽可能得到支撑，进而提高风机的低电压穿越能力。在成功完成低电压穿越后，风电机组逐渐恢复有功功率的输出至正常运行水平。市面上应用的风电机组型号不一，在实际进行电压穿越过程中，往往对不同型号的机组采用同一套参数进行穿越控制，造成了风电资源的浪费，对电网的稳定运行产生不利影响。因此，如何辨识风电场内的具体风电机的故障电流控制参数已成为急需解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法，该方法有利于获取双馈风机故障电流控制参数，进而可以对不同风电机组采用不同参数进行低电压穿越控制，减小风电资源浪费，提高电网运行稳定性。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法，包括以下步骤：
S1、建立双馈风机故障电流控制模型；
S2、监测风电机组的并网点电压，在判断发生低电压故障时，获取辨识数据；
S3、基于获取的辨识数据，采用辨识算法对故障电流控制模型的参数进行辨识。
进一步地，所述步骤S1中，所述双馈风机故障电流控制模型包括q轴故障电流控制模型和d轴故障电流控制模型。
进一步地，所述q轴故障电流控制模型为：
Iq_LVRT＝K1q·(uset-upcc)+K2q·Iq0+Iqset
式中，Iq_LVRT为故障期间无功电流；uset为进入低电压穿越的电压阈值；upcc为风电机组并网点电压；Iq0为发生故障前的无功电流；K1q为一低穿无功电流支撑系数1；K2q为另一低穿无功电流支撑系数，表示风电机组的无功电流是否考虑故障前无功电流增量；Iqset为无功电流偏置量；通过改变K1q或K2q的值来改变低电压穿越过程中无功电流Iq_LVRT的大小；
所述d轴故障电流控制模型为：
Ip_LVRT＝K1p·upcc+K2p·Ip0+Ipset
式中，Ip_LVRT为故障期间有功电流；upcc为风电机组并网点电压；Ip0为发生故障前的有功电流；K1p为一低穿有功电流支撑系数；K2p为另一低穿有功电流支撑系数2；Ipset为有功电流偏置量；通过改变K1p或K2p的值来改变低电压穿越过程中有功电流Ip_LVRT的大小。
进一步地，所述步骤S2具体包括以下步骤：
S2.1、监测风电机组的并网点电压upcc，判断是否发生低电压故障，是则转下一步，否则继续监测；
S2.2、检测风电机组的三相电压upcc、三相电流Iabc的值；
S2.3、在同步速旋转坐标系下进行dq解耦控制，得到有功电流Id和无功电流Iq，记录发生故障时的电流Id0、Iq0；
S2.4、对三相电压upcc和有功电流Id、无功电流Iq的响应曲线进行均匀采样并记录，获取数据序列。
进一步地，所述步骤S2.1中，当并网点电压小于第一阈值且大于第二阈值时，判断为低电压故障，对双馈风机故障电流进行控制。
进一步地，所述第一阈值为0.9p.u.，所述第二阈值为0.2p.u.。
进一步地，所述步骤S2.4中，至少获取4组数据。
进一步地，基于获取的数据，采用辨识算法分别对q轴和d轴故障电流控制模型的参数进行辨识，最终得到故障电流控制模型的参数。
进一步地，采用RANSAC算法对q轴故障电流控制模型的参数进行辨识，首先依据一组三相电压upcc和无功电流Iq数据得到一个直线模型，计算模型方程，将所有采集到的三相电压upcc和无功电流Iq数据点代入模型中计算误差，找到所有满足误差阈值的点，重复这个过程直到达到设定迭代次数后，选出被支持最多的模型，即得到控制参数。
进一步地，采用RANSAC算法对d轴故障电流控制模型的参数进行辨识，首先依据一组三相电压upcc和有功电流Id数据得到一个直线模型，计算模型方程，将所有采集到的三相电压upcc和有功电流Id数据点代入模型中计算误差，找到所有满足误差阈值的点，重复这个过程直到达到设定迭代次数后，选出被支持最多的模型，即得到控制参数。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：提供了一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法，该方法首先建立双馈风机故障电流控制模型，并通过获取辨识数据来实现对故障电流控制模型的参数辨识，从而可以有效获取风电场内具体风电机的故障电流控制参数。在此基础上，在风电机组发生低电压故障时，可以对不同风电机组采用不同参数进行低电压穿越控制，避免了风电资源浪费，提高了电网运行的稳定性。
附图说明
图1是本发明实施例的方法实现流程图；
图2是本发明实施例中实际值和辨识值对应的风机并网点电压示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
如图1所示，本实施例提供了一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法，包括以下步骤：
S1、建立双馈风机故障电流控制模型。
其中，所述双馈风机故障电流控制模型包括q轴故障电流控制模型和d轴故障电流控制模型。所述q轴故障电流控制模型为：
Iq_LVRT＝K1q·(uset-upcc)+K2q·Iq0+Iqset
式中，Iq_LVRT为故障期间无功电流；uset为进入低电压穿越的电压阈值；upcc为风电机组并网点电压；Iq0为发生故障前的无功电流；K1q为一低穿无功电流支撑系数1；K2q为另一低穿无功电流支撑系数，表示风电机组的无功电流是否考虑故障前无功电流增量；Iqset为无功电流偏置量；通过改变K1q或K2q的值来改变低电压穿越过程中无功电流Iq_LVRT的大小；
所述d轴故障电流控制模型为：
Ip_LVRT＝K1p·upcc+K2p·Ip0+Ipset
式中，Ip_LVRT为故障期间有功电流；upcc为风电机组并网点电压；Ip0为发生故障前的有功电流；K1p为一低穿有功电流支撑系数；K2p为另一低穿有功电流支撑系数2；Ipset为有功电流偏置量；通过改变K1p或K2p的值来改变低电压穿越过程中有功电流Ip_LVRT的大小。
S2、监测风电机组的并网点电压，在判断发生低电压故障时，获取辨识数据。
所述步骤S2具体包括以下步骤：
S2.1、监测风电机组的并网点电压upcc，判断是否发生低电压故障，是则转下一步，否则继续监测。
具体地，当并网点电压小于第一阈值且大于第二阈值时，判断为低电压故障，对双馈风机故障电流进行控制。在本实施例中，所述第一阈值为0.9p.u.，所述第二阈值为0.2p.u.。
S2.2、检测风电机组的三相电压upcc、三相电流Iabc的值。
S2.3、在同步速旋转dq坐标系下进行dq解耦控制，得到有功电流Id和无功电流Iq，记录发生故障时的电流Id0、Iq0。
S2.4、对三相电压upcc和有功电流Id、无功电流Iq的响应曲线进行均匀采样并记录，获取数据序列。在本实施例中，至少获取4组数据。
S3、基于获取的辨识数据，采用辨识算法分别对q轴和d轴故障电流控制模型的参数进行辨识，最终得到故障电流控制模型的参数。
在本实施例中，采用RANSAC算法对q轴故障电流控制模型的参数进行辨识，首先依据一组三相电压upcc和无功电流Iq数据得到一个直线模型，计算模型方程，将所有采集到的三相电压upcc和无功电流Iq数据点代入模型中计算误差，找到所有满足误差阈值的点，重复这个过程直到达到设定迭代次数后，选出被支持最多的模型，即得到控制参数。
同时，采用RANSAC算法对d轴故障电流控制模型的参数进行辨识，首先依据一组三相电压upcc和有功电流Id数据得到一个直线模型，计算模型方程，将所有采集到的三相电压upcc和有功电流Id数据点代入模型中计算误差，找到所有满足误差阈值的点，重复这个过程直到达到设定迭代次数后，选出被支持最多的模型，即得到控制参数。
在本实施例中，设定并网点电压跌落至0.5p.u.，故障在0.3s发生，持续0.3s。检测到风机发生低电压故障后开始采样，采样对象为风电机组并网点电压及dq轴电流，采样间隔为50ms。uset表示进入低电压穿越的电压阈值，标幺值设定为0.9。假定真实数据为k，选取辨识初值范围为[k-1,k+1]，最终辨识结果见表格1。
表1
Figure BDA0003407751050000051
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (5)

1.一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立双馈风机故障电流控制模型；
S2、监测风电机组的并网点电压，在判断发生低电压故障时，获取辨识数据；
S3、基于获取的辨识数据，采用辨识算法对故障电流控制模型的参数进行辨识；
所述步骤S1中，所述双馈风机故障电流控制模型包括q轴故障电流控制模型和d轴故障电流控制模型；
所述q轴故障电流控制模型为：
Iq_LVRT＝K1q·(uset-upcc)+K2q·Iq0+Iqset
式中，Iq_LVRT为故障期间无功电流；uset为进入低电压穿越的电压阈值；upcc为风电机组并网点电压；Iq0为发生故障前的无功电流；K1q为一低穿无功电流支撑系数1；K2q为另一低穿无功电流支撑系数，表示风电机组的无功电流是否考虑故障前无功电流增量；Iqset为无功电流偏置量；通过改变K1q或K2q的值来改变低电压穿越过程中无功电流Iq_LVRT的大小；
所述d轴故障电流控制模型为：
Ip_LVRT＝K1p·upcc+K2p·Ip0+Ipset
式中，Ip_LVRT为故障期间有功电流；upcc为风电机组并网点电压；Ip0为发生故障前的有功电流；K1p为一低穿有功电流支撑系数；K2p为另一低穿有功电流支撑系数2；Ipset为有功电流偏置量；通过改变K1p或K2p的值来改变低电压穿越过程中有功电流Ip_LVRT的大小；
基于获取的数据，采用辨识算法分别对q轴和d轴故障电流控制模型的参数进行辨识，最终得到故障电流控制模型的参数；采用RANSAC算法对q轴故障电流控制模型的参数进行辨识，首先依据一组三相电压upcc和无功电流Iq数据得到一个直线模型，计算模型方程，将所有采集到的三相电压upcc和无功电流Iq数据点代入模型中计算误差，找到所有满足误差阈值的点，重复这个过程直到达到设定迭代次数后，选出被支持最多的模型，即得到控制参数；采用RANSAC算法对d轴故障电流控制模型的参数进行辨识，首先依据一组三相电压upcc和有功电流Id数据得到一个直线模型，计算模型方程，将所有采集到的三相电压upcc和有功电流Id数据点代入模型中计算误差，找到所有满足误差阈值的点，重复这个过程直到达到设定迭代次数后，选出被支持最多的模型，即得到控制参数。
2.根据权利要求1所述的一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
S2.1、监测风电机组的并网点电压upcc，判断是否发生低电压故障，是则转下一步，否则继续监测；
S2.2、检测风电机组的三相电压upcc、三相电流Iabc的值；
S2.3、在同步速旋转坐标系下进行dq解耦控制，得到有功电流Id和无功电流Iq，记录发生故障时的电流Id0、Iq0；
S2.4、对三相电压upcc和有功电流Id、无功电流Iq的响应曲线进行均匀采样并记录，获取数据序列。
3.根据权利要求2所述的一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法，其特征在于，所述步骤S2.1中，当并网点电压小于第一阈值且大于第二阈值时，判断为低电压故障，对双馈风机故障电流进行控制。
4.根据权利要求3所述的一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法，其特征在于，所述第一阈值为0.9p.u.，所述第二阈值为0.2p.u.。
5.根据权利要求2所述的一种双馈风机故障电流控制参数辨识方法，其特征在于，所述步骤S2.4中，至少获取4组数据。
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