CN115358079A - 风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法 - Google Patents

风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115358079A
CN115358079A CN202211012335.6A CN202211012335A CN115358079A CN 115358079 A CN115358079 A CN 115358079A CN 202211012335 A CN202211012335 A CN 202211012335A CN 115358079 A CN115358079 A CN 115358079A
Authority
CN
China
Prior art keywords
model
power plant
wind power
wind
real
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202211012335.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115358079B (zh
Inventor
郭敬梅
苏伟
盛超
王红星
曾有芝
杜胜磊
杨汾艳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Southern Power Grid Power Technology Co Ltd
Original Assignee
China Southern Power Grid Power Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Southern Power Grid Power Technology Co Ltd filed Critical China Southern Power Grid Power Technology Co Ltd
Priority to CN202211012335.6A priority Critical patent/CN115358079B/zh
Publication of CN115358079A publication Critical patent/CN115358079A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115358079B publication Critical patent/CN115358079B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/18—Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10—Numerical modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/04—Power grid distribution networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本申请涉及一种风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法，该方法通过FPGA仿真机与CPU仿真机之间的接口变量交替方式构建风电场中风电机组的单机功能性模型，降低了风电场仿真模型构建阶数，提高仿真效率的同时保留了建模灵活性；采用流水线算法构建风电场功能性模型实现风电场大量风电机组的高效仿真，利用基于风机变流器控制器硬件在环实测和参数辨识的扰动试验数据对风机功能性的单机功能性模型进行修正；利用风电场的主接线拓扑和电气参数对功能性场站的风电场功能性模型进行改造，得到实际风电场场站精细化实时仿真模型，构建实际风电场场站精细化实时仿真模型不需要占用大量硬件资源、过高的投资、平台开发和维护成本。

Description

风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法
技术领域
本申请涉及风电场技术领域，尤其涉及一种风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法。
背景技术
我国风电机组单机以及风电场装机容量不断增加，其高频、非线性电力电子化的复杂特性给电力系统带来的振荡问题愈发不可忽视，近年来国标、行标、企标对此给出了相应的技术规范和指导意见。其中，标准GB 38755-2019《电力系统安全稳定导则》和DL/T1870-2018《电力系统网源协调技术规范》规定，集中接入短路比较低电力系统或近区存在直流整流站的新能源场站应开展次/超同步振荡计算分析；存在次/超同步振荡风险的新能源场站及送出工程，应采取抑制和监测措施。
在新能源场站中，大量实践及研究表明，宽频振荡(包括次/超同步振荡) 是由风电场的变流器、逆变器、SVC/SVG(静止无功发生机也被称为静止同步补偿器)等电力电子设备引发的。为了评估新能源场站接入的振荡风险， NB/T 10651-2021《风电场的阻抗特性评估技术规范》已公布且规定了风电场阻抗评估建模方法和阻抗扫描方法。对此，电网重要新能源场站要求开展宽频振荡阻抗特性频率扫描，尽量实现在2.5Hz-1000Hz频率范围内不存在负阻抗和不产生负阻尼，若存在振荡风险，应优化控制参数或改进控制策略实现阻抗重塑来抑制振荡，并给出振荡抑制措施。
如图12所示，大型风电场场站包含众多一次设备，主拓扑通过集电线路、变压机、海缆连接数十台风电机组，在并网点安装电抗机、一至数台动态无功补偿装置(SVG)以增强风电场的无功支撑能力，因此大型风电场在实时仿真方面时，需要建立数十台的包含电力电子元件的风电机组和动态无功补偿装置模型，仿真机资源和系统规模会受到限制从而造成建模上的困难。根据NB/T 10651-2021《风电场的阻抗特性评估技术规范》的要求，风电场的阻抗特性评估技术第一步是建立适当的风电场模型。该标准要求的风机模型应采用电磁暂态模型，且目前对单台风电机组主要是采用实际风机变流器的控制机硬件在环或者动态链接库的实时仿真方式进行阻抗扫描测试，最接近工程实际且对仿真机资源配置要求不高；然而，在评估风电场场站的阻抗特性时，NB/T 10651-2021规定要“建立与实际风电场电气结构和参数相同的场站级详细仿真模型”，若每台机组采用风机控制机硬件在环或者动态链接库的方式进行建模，包含数十台、甚至上百台风机的详细风电场的实时仿真，将占用大量的仿真机硬件资源、过高的投资、平台开发和维护成本，难以适用不同大型风电场的准确高效的场站级建模及阻抗特性测试评估。
发明内容
本申请实施例提供了一种风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法，用于解决现有构建风电场仿真模型需要占用大量硬件资源、过高的投资、平台开发和维护成本的技术问题。
为了实现上述目的，本申请实施例提供如下技术方案：
一种风电场场站实时仿真模型的构建方法，包括以下步骤：
电机组的单机功能性模型；
基于所述单机功能性模型采用流水线算法构建风电场功能性模型；
通过扰动试验获取风电场中实际风机变流器控制器的大扰动数据和小扰动数据；将所述大扰动数据和所述小扰动数据输入所述单机功能性模型中，得到单机实用化实时模型；
获取风电场的主接线拓扑和电气参数并将其输入所述风电场功能性模型中，以及将所述风电场功能性模型的单机功能性模型替换为单机实用化实时模型后，得到实际风电场场站精细化实时仿真模型。
优选地，采用FPGA仿真机与CPU仿真机之间的接口变量交替方式构建风电场中风电机组的单机功能性模型包括：
获取风电场中一个风电机组的拓扑结构图，确定风电机组的开关类设备和动态类设备；
通过FPGA仿真机的建模环境对风电机组的开关类设备进行建模，得到 PSS模型；
通过CPU仿真机的建模环境对风电机组的动态类设备进行建模，得到 SPS模型；
采用所述PSS模型与所述SPS模型之间的接口变量数据交互交替方式构建风电机组的单机功能性模型。
优选地，所述PSS模型与所述SPS模型之间的接口变量数据交互交替方式包括：根据每个所述开关类设备的电路将其电路分为工频电路和高频电力电子电路，并将所述工频电路和所述高频电力电子电路转换为工频等效电路和高频等效电路；在上一个仿真计算时步中通过FPGA仿真机的PSS模型仿真高频等效电路，得到高频等效电路的三相电压和直流电流，同时在该仿真计算时步中通过CPU仿真机的SPS模型仿真工频等效电路，得到工频等效电路的三相电流和直流电压并将三相电流和直流电压传送至FPGA仿真机的 PSS模型仿真高频等效电路中。
优选地，基于所述单机功能性模型采用流水线算法构建风电场功能性模型包括：
获取风电场的风电机组数量，记为n；
基于所述单机功能性模型的PSS模型和SPS模型采用流水线算法对风电场的n台风电机组进行仿真，构建得到风电场功能性模型。
优选地，基于所述单机功能性模型的PSS模型和SPS模型采用流水线算法对风电场的n台风电机组进行仿真过程包括：通过单机功能性模型的SPS 模型获取一个仿真计算时步内每台风电机组端口的直流电压；将每台风电机组端口的直流电压串行输入至所述单机功能性模型的PSS模型中，计算获得与直流电压对应风电机组端口的直流电流，以完成所述风电场功能性模型在一个仿真计算时步内对所有风电机组的仿真计算。
优选地，通过扰动试验获取风电场中实际风机变流器控制器的大扰动数据和小扰动数据包括：采用并网扰动试验对风电场中实际风机变流器控制器在大扰动工况下故障穿越能力进行测试，得到大扰动数据；以及在小扰动工况下的阻抗特性进行测试，得到小扰动数据。
本申请还提供一种实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法，包括以下步骤：
获取基于上述所述风电场场站实时仿真模型的构建方法构建的实际风电场场站精细化实时仿真模型，以及获取风电场场站实际并网点电网的并网阻抗特征曲线；
通过在所述实际风电场场站精细化实时仿真模型上进行扰动测试，得到不同扰动频率下测试的电流数据和电压数据；
对每次扰动频率的电流数据和电压数据采用FFT分析计算，得到该扰动频率下的阻抗幅值和阻抗相位；
根据所有扰动频率的阻抗幅值和阻抗相位绘制该风电场的阻抗特性曲线，所述阻抗特性曲线包括阻抗幅值曲线和阻抗相位曲线；
根据所述阻抗特性曲线和所述并网阻抗特征曲线，并通过奈奎斯特判据判断该风电场是否存在稳定风险。
优选地，通过在所述实际风电场场站精细化实时仿真模型上进行扰动测试，得到不同扰动频率下测试的电流数据和电压数据包括：通过小扰动注入方式和阻抗扫描方式对所述实际风电场场站精细化实时仿真模型进行扰动测试，得到不同扰动频率下测试的电流数据和电压数据。
优选地，根据所述阻抗特性曲线和所述并网阻抗特征曲线，并通过奈奎斯特判据判断该风电场是否存在稳定风险包括：将所述阻抗特性曲线中的阻抗与所述并网阻抗特征曲线的阻抗进行比较，得到阻抗比值数集；根据所述阻抗比值数集在坐标系中绘制奈奎斯特曲线；所述奈奎斯特曲线与以坐标原点为圆心且半径为1的圆有交点，获得该交点与坐标原点形成的直线与坐标x 轴的逆时针角度，若所述逆时针角度在150°～210°之间，则该风电场存在稳定风险；否则是该风电场是稳定的。
本申请还提供一种终端设备，包括处理器和存储器；
所述存储器，用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器，用于根据所述程序代码中的指令执行上述所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：该风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法，该方法包括采用FPGA仿真机与CPU仿真机之间的接口变量交替方式构建风电场中风电机组的单机功能性模型；基于单机功能性模型采用流水线算法构建风电场功能性模型；通过扰动试验获取风电场中实际风机变流器控制器的大扰动数据和小扰动数据；将大扰动数据和小扰动数据输入单机功能性模型中，得到单机实用化实时模型；获取风电场的主接线拓扑和电气参数并将其输入风电场功能性模型中，以及将风电场功能性模型的单机功能性模型替换为单机实用化实时模型后，得到实际风电场场站精细化实时仿真模型。该风电场场站实时仿真模型的构建方法通过FPGA仿真机与CPU仿真机之间的接口变量交替方式构建风电场中风电机组的单机功能性模型，降低了风电场仿真模型构建阶数，提高仿真效率的同时保留了建模灵活性；采用流水线算法构建风电场功能性模型实现风电场大量风电机组的高效仿真，利用基于风机变流器控制器硬件在环实测和参数辨识的扰动试验数据对风机功能性的单机功能性模型进行修正；利用风电场的主接线拓扑和电气参数对功能性场站的风电场功能性模型进行改造，得到实际风电场场站精细化实时仿真模型，构建实际风电场场站精细化实时仿真模型不需要占用大量硬件资源、过高的投资、平台开发和维护成本；使得实际风电场场站精细化实时仿真模型可应用于工程实际的风电机组与风电场集电系统解耦，实现高效的大型风电场的精细化实时仿真，解决了现有构建风电场仿真模型需要占用大量硬件资源、过高的投资、平台开发和维护成本的技术问题。
该实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法通过实际风电场场站精细化实时仿真模型进行扰动测试，得到不同频率下模拟实际风电场的电流、电压数据，通过对扰动测试所得的所有电流数据和电压数据处理，得到阻抗幅值曲线，根据阻抗特性曲线和并网阻抗特征曲线，并通过奈奎斯特判据判断该风电场是否存在稳定风险，实现风电场的精确阻抗特性评估，能够支持对风电场实时线优化具体的控制参数而快速实现阻抗重塑。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法的框架图；
图2为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中风电机组的拓扑图；
图3为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中网侧变流器或阀侧变流器的电路图；
图4为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中网侧变流器或阀侧变流器的工频等效电路图；
图5为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中网侧变流器或阀侧变流器的高频等效电路图；
图6为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中接口变量数据交互交替方式的原理图；
图7为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中接口变量数据交互交替方式的对比图；
图8为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法的多台风电机组计算的流水线示意图；
图9为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中并网扰动测试的示意图；
图10为本申请实施例所述的实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法的步骤流程图；
图11为本申请实施例所述的实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法的阻抗幅值曲线和阻抗相位曲线图；
图12为风电场典型拓扑图；
图13为本申请实施例所述的实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法的奈奎斯特曲线图。
具体实施方式
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请提出一种风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法，用于解决了现有构建风电场仿真模型需要占用大量硬件资源、过高的投资、平台开发和维护成本的技术问题。
本申请的描述的风电场场站包含众多一次设备，如图12所示风电场场站主拓扑通过集电线路、变压机、海缆连接数十台风电机组，在并网点安装电抗机、一至数台动态无功补偿装置(SVG)以增强风电场的无功支撑能力。
实施例一：
图1为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法的框架图。
如图1所示，本申请提供一种风电场场站实时仿真模型的构建方法，包括以下步骤：
S10.采用FPGA仿真机与CPU仿真机之间的接口变量交替方式构建风电场中风电机组的单机功能性模型。
需要说明的是，在步骤S10中，可以在FPGA仿真机和CPU仿真机上构建风电场中单个风电机组的单机功能性模型，为后续构建实际风电场场站精细化实时仿真模型提供前提基础。
S20.基于单机功能性模型采用流水线算法构建风电场功能性模型。
需要说明的是，在步骤S20中，根据步骤S10得到每个风电机组的单机功能性模型作为基础，采用流水线算法对风电场中所有的风电机组进行处理构建风电场功能性模型，为后续构建实际风电场场站精细化实时仿真模型提供前提基础。
S30.通过扰动试验获取风电场中实际风机变流器控制器的大扰动数据和小扰动数据；将大扰动数据和小扰动数据输入单机功能性模型中，得到单机实用化实时模型。
需要说明的是，在步骤S30中，可以通过扰动试验获取风电场中实际风机变流器控制器的大扰动数据和小扰动数据，通过大扰动数据和小扰动数据精化单个风电机组的单机功能性模型，从而实现风电机组的精细化高效实时仿真。在本实施例中，在配电网工程中，不同风电场采用不同的整机商及不同容量下机型的风电机组，不同机型的风电机组输出特性各异，需要对实际工程中风电机组的实时仿真模型进行定制化的精细建模，由此该风电场场站实时仿真模型的构建方法采用大扰动数据和小扰动数据对步骤S10构建的单个风电机组的单机功能性模型进行精细化优化，即是在步骤S10构建的单个风电机组的单机功能性模型上，结合配电网工程实际的一次回路，搭建详细地场站单个风电机组的单机实用化实时模型，从而实现对单个风电机组的精细化高效实时仿真。
S40.获取风电场的主接线拓扑和电气参数并将其输入风电场功能性模型中，以及将风电场功能性模型的单机功能性模型替换为单机实用化实时模型后，得到实际风电场场站精细化实时仿真模型。
需要说明的是，在步骤S40中，可以基于步骤S20得到风电场功能性模型，并将风电场功能性模型中的单机功能性模型替换为单机实用化实时模型后，通过风电场的主接线拓扑和电气参数修正风电场功能性模型，得到精细化模拟实际风电场场站的实时仿真模型。使得构建的实际风电场场站精细化实时仿真模型能够支持风电场场站级的故障穿越能力验证和场站的阻抗特性、振荡风险等评估。在本实施例中，风电场的主接线拓扑包括风电场电气一次主接线图。风电场的电气参数包括风电场等值参数、220kV线路参数、 35kV集电线路电缆/架空线参数、主变设备参数、35kV箱变参数、发电机组参数、风力发电机组参数、变流器参数、SVG本体参数、SVG变压器等参数。
本申请提供的风电场场站实时仿真模型的构建方法，包括采用FPGA仿真机与CPU仿真机之间的接口变量交替方式构建风电场中风电机组的单机功能性模型；基于单机功能性模型采用流水线算法构建风电场功能性模型；通过扰动试验获取风电场中实际风机变流器控制器的大扰动数据和小扰动数据；将大扰动数据和小扰动数据输入单机功能性模型中，得到单机实用化实时模型；获取风电场的主接线拓扑和电气参数并将其输入风电场功能性模型中，以及将风电场功能性模型的单机功能性模型替换为单机实用化实时模型后，得到实际风电场场站精细化实时仿真模型。该风电场场站实时仿真模型的构建方法通过FPGA仿真机与CPU仿真机之间的接口变量交替方式构建风电场中风电机组的单机功能性模型，降低了风电场仿真模型构建阶数，提高仿真效率的同时保留了建模灵活性；采用流水线算法构建风电场功能性模型实现风电场大量风电机组的高效仿真，利用基于风机变流器控制器硬件在环实测和参数辨识的扰动试验数据对风机功能性的单机功能性模型进行修正；利用风电场的主接线拓扑和电气参数对功能性场站的风电场功能性模型进行改造，得到实际风电场场站精细化实时仿真模型，构建实际风电场场站精细化实时仿真模型不需要占用大量硬件资源、过高的投资、平台开发和维护成本；使得实际风电场场站精细化实时仿真模型可应用于工程实际的风电机组与风电场集电系统解耦，实现高效的大型风电场的精细化实时仿真，解决了现有构建风电场仿真模型需要占用大量硬件资源、过高的投资、平台开发和维护成本的技术问题。
在本申请的一个实施例中，采用FPGA仿真机与CPU仿真机之间的接口变量交替方式构建风电场中风电机组的单机功能性模型包括：
获取风电场中一个风电机组的拓扑结构图，确定风电机组的开关类设备和动态类设备；
通过FPGA仿真机的建模环境对风电机组的开关类设备进行建模，得到 PSS模型；
通过CPU仿真机的建模环境对风电机组的动态类设备进行建模，得到 SPS模型；
采用PSS模型与SPS模型之间的接口变量数据交互交替方式构建风电机组的单机功能性模型。
图2为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中风电机组的拓扑图。
需要说明的是，以全功率型的风电机组作为案例说明，如图2所示，风电机组是由风轮Wind Turbine及主控、传动链Drive train、同步发电机SG、网侧变流器GSC、阀侧变流器TSC及变流器控制器、电抗器Xl、限流电阻 Rst、变压器T、断路器Brk等一、二次设备构成。目前以上设备的数学模型已经成熟，可在不同的软件平台上依照其数学原理和仿真平台的应用规则进行功能性建模，其数学模型公式不再赘述。其中，网侧变流器GSC和阀侧变流器TSC是电力电子元件，准确建模需要采用小步长的高速开关模型。在本实施例中，该风电场场站实时仿真模型的构建方法在RT-LAB平台上实现对风电机组进行建模，RT-LAB平台支持两种建模环境：一种是小步长下的FPGA 建模环境，FPGA建模环境多用于工程化模拟电力电子高达上百kHz的开关动态，仿真步长是ns级，采用的建模工具是RT-XSG软件及相应的RTLAB 硬件FPGA仿真机(如RTLAB公司的5607、5700仿真机)；一种是大步长的电磁暂态仿真，电磁暂态仿真用于模拟常规的电力系统动态元件，仿真步长是us级，采用的建模工具是Matlab/Simulink等配套软件及相应的CPU仿真机(如RTLAB公司的5600仿真机)。
现有对风电机组建立的RTLAB模型一般仅采用CPU建模环境下实现，即在Matlab/Simulink中调用自带元件库模块搭建机组整机模型，称之为CPU 下的SimPowerSystem(SPS)模型。该建立风电机组的RTLAB模型在业内及高校的普遍应用。其优点是建模直观，便于调试应用；缺点是由以上单机模型搭建大型海风场模型时，整场仿真占用RT-LAB资源过大，无法应用于大型风电场的实时仿真。而在本申请实施例中，该风电场场站实时仿真模型的构建方法根据风电机组的拓扑结构图将各类设备分为开关类设备和动态类设备，将开关类设备在在T-XSG(即FPGA仿真机)环境中实现建模，动态类设备在RLTAB的CPU仿真机中实现建模，目的是通过CPU和FPGA的数据交互最终实现大型风电场每个风电机组的小步长实时高效建模。
需要说明的是，开关类设备包括：同步电机SG、变压器T、断路器Brk、启动电阻Rst、电抗器Xl、网侧变流器GSC、机侧变流器TSC等，风电机组的变流器电气和控制参数、变压器电气参数、发电器电气参数和测量通道(如电压、电流、功率等)设置在人机交互界面可支持在线修改参数的PSS模型中。动态类设备包括：机组风能和传动链、动态无功补偿装置和风电场拓扑一次回路等。
在本申请的一个实施例中，PSS模型与SPS模型之间的接口变量数据交互交替方式包括：根据每个开关类设备的电路将其电路分为工频电路和高频电力电子电路，并将工频电路和高频电力电子电路转换为工频等效电路和高频等效电路；在上一个仿真计算时步中通过FPGA仿真机的PSS模型仿真高频等效电路，得到高频等效电路的三相电压和直流电流，同时在该仿真计算时步中通过CPU仿真机的SPS模型仿真工频等效电路，得到工频等效电路的三相电流和直流电压并将三相电流和直流电压传送至FPGA仿真机的PSS模型仿真高频等效电路中。
图3为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中网侧变流器或阀侧变流器的电路图，图4为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中网侧变流器或阀侧变流器的工频等效电路图，图5为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中网侧变流器或阀侧变流器的高频等效电路图，图6为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中接口变量数据交互交替方式的原理图。
需要说明的是，以具有电力电子开关的网侧变流器GSC和阀侧变流器 TSC作为案例说明PSS模型与SPS模型之间的接口变量数据交互交替方式的工作原理。由于电力电子开关为强非线性系统，在一般的电磁暂态仿真中，常采用迭代法求解得到开关状态变化时刻，然而这种求解方法较为费时，且难以用于FPGA编程实现。因此该风电场场站实时仿真模型的构建方法采用 PSS模型与SPS模型之间的接口变量数据交互交替方式实现具有电力电子开关的这类开关设备的建模。网侧变流器GSC或阀侧变流器TSC采用三相两电平变流器，其结构如图3所示，Sa、Sa′、Sb、Sb′、Sc、Sc′是六个高频的IGBT 电力电子开关，其开关频率在几kHz，其余部分为50Hz的工频电路，且电感电流iabc和电容电压udc不能突变，也为工频电路的状态变量。
在本申请的实施例中，根据变流器特点，选择三相电抗机L和直流电容C 作为分割点，将变流器分为工频电路和高频电力电子电路，高频电力电子电路包括电力电子开关，Sa、Sa′、Sb、Sb′、Sc、Sc′，相对于开关频率，电感电流与电容电压变化相对缓慢，因此作为分割点的状态变量。如图4所示，受控电压源Va、Vb、Vc为上一仿真计算时步高频等效电路中测量得到的三相电压Va、Vb、Vc、直流电流Idc，同时将该仿真计算时步工频等效电路中测量得到的三相电流Ia、Ib、Ic、直流电压Udc传递给高频等效电路。
如图5所示，在本申请的实施例中，该风电场场站实时仿真模型的构建方法采用大小电阻法将高频电力电子电路转换为高频等效电路，即是：电力电子开关Sa、Sa′、Sb、Sb′、Sc、Sc′用电阻Rg1、Rg2、Rg3、Rg4、Rg5、Rg6 来代替，其中电阻在开通或者关端时变更为小电阻或者大电阻，而对于第i 个开关，当触发脉冲为开通或上一仿真计算时步二极管端电压为正，则开关导通，相当于该支路中串联了一个小电阻，阻值为开关机件的导通电阻；对于第i个开关，当触发脉冲为关断且上一仿真计算时步二极管端电压为负，则开关关断，相当于该支路中串联了一个大电阻，阻值为开关机件的关断电阻。因此，在FPGA仿真机的PSS模型中高频等效电路亦可方便形成节点导纳矩阵，实现单步直接运算，避免迭代运算，从而可在实时仿真机中高效解算。
如图6所示，在本申请的实施例中，PSS模型与SPS模型之间的接口变量数据交互交替方式的工作原理是：在一个仿真计算时步Z-1内，利用通用计算机(CPU)仿真计算工频等效电路的三相电流Ia、Ib、Ic和直流电压Udc，利用实时仿真机FPGA在上一个仿真计算时步中仿真计算高频等效电路的三相电压Va、Vb、Vc和直流电流Idc，并通过高速通信协议PCIe(实时仿真CPU 仿真机和FPGA仿真机间的通信协议)传递，在下一个仿真计算时步之前，重复上述过程，从而实现电力电子电路的快速求解。
图7为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中接口变量数据交互交替方式的对比图。其中，载波频率1080Hz，仿真计算步长1us， Udc为直流电压，Ia、b、c为三相电流。
在本申请实施例中，如图7所示，实线为SPS模型，虚线为PSS模型。从图7对比可以看出，采用PSS模型与SPS模型之间的接口变量数据交互交替方式构建风电机组的单机功能性模型进行计算对仿真精度的影响很小，可以忽略不计；而由于采用FPGA仿真机进行单步直接运算，避免迭代运算，将能极大地提升实际风电场场站精细化实时仿真模型的仿真效率。
在本申请的一个实施例中，基于单机功能性模型采用流水线算法构建风电场功能性模型包括：
获取风电场的风电机组数量，记为n大于1的自然数；
基于单机功能性模型的PSS模型和SPS模型采用流水线算法对风电场的n台风电机组进行仿真，构建得到风电场功能性模型；
基于单机功能性模型的PSS模型和SPS模型采用流水线算法对风电场的 n台风电机组进行仿真过程包括：通过单机功能性模型的SPS模型获取一个仿真计算时步内每台风电机组端口的直流电压；将每台风电机组端口的直流电压串行输入至单机功能性模型的PSS模型中，计算获得与直流电压对应风电机组端口的直流电流，以完成风电场功能性模型在一个仿真计算时步内对所有风电机组的仿真计算。
图8为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法的多台风电机组计算的流水线示意图。
需要说明的是，为尽可能的节省RTLAB仿真器资源，该风电场场站实时仿真模型的构建方法采用流水线算法实现多台风电机组的仿真计算，用以在 FPGA仿真机中可以实现多台风电机组的独立、实时求解；并在CPU仿真机中完成整个风电场的求解，以构建的风电机组的单机功能性模型满足对风电场进行实时仿真测试的要求。在本实施例中，采用流水线算法对风电场的n 台风电机组进行仿真过程为：建立包含n个风电机组的风电场CPU仿真模型。在每一个风电场CPU仿真模型的仿真计算时步Ts_CPU内，通过单机功能性模型的SPS模型测量n台风电机组端口的三相直流电压Vabc_1～Vabc_n，并送入单机功能性模型的PSS模型中，计算获得与直流电压对应n台风电机组端口的直流电流Iabc_1～Iabc_n作为受控电流源的控制量。即是在FPGA仿真机中，将风电机组的状态方程分成m个FPGA时钟周期步骤(m≥n)，每次仿真计算用时一个FPGA时钟周期(Ts_FPGA)，因此可以将n台风电机组的端口电压串行输入单机功能性模型的PSS模型，并在m个FPGA时钟周期后得到串行输出风电机组端口的直流电流。由于Ts_CPU>>Ts_FPGA，因此可以保证在下一个风电场功能性模型仿真计算时步之前完成m台风电机组的计算。风电场功能性模型的离散周期为m*Ts_FPGA。其中，风电场CPU仿真模型包含交流电网、变压机、电缆等元件，风电机组采用n个三相受控电流源代替。如图8所示，图8中横轴表示时间，纵向小箭头表示时钟脉冲，WT1-WTn 表示第n台风电机组仿真计算时间。风电场功能性模型运行于FPGA仿真机，并通过RTLAB平台中实时仿真CPU和FPGA之间的通信协议PCIe进行数据狡猾，风电场功能性模型包括变流器、滤波器、直流电容、发电机等模块。为了便于调试，变流器模块内建了PMW生成机模块，风电场功能性模型中各模块之间通过延时实现同步，整体仿真步长约为0.25μs。
在本申请实施例中，该风电场场站实时仿真模型的构建方法通过PSS模型与SPS模型之间的接口变量数据交互交替方式实现单步求解，避免迭代运算，从而可在实时仿真高效解算，有效降低风电场中单机功能性模型的系统阶数，将非线性的高频变流器以及电机部分独立出来，并采用FPGA实时求解，而变压器与集电线路等仍采用CPU建模，从而在提高仿真效率的同时保留了一定的建模灵活性。该风电场场站实时仿真模型的构建方法在FPGA仿真机中采用流水线算法对风电场的n台风电机组进行仿可以实现大量风电机组的高效仿真。同时，由于风电场功能性模型在设计时将电气、控制参数以及测量页面置于RT-LAB的SC人机交互页面，也支持在线调参功能。
图9为本申请实施例所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法中并网扰动测试的示意图。
在本申请的一个实施例中，通过扰动试验获取风电场中实际风机变流器控制器的大扰动数据和小扰动数据包括：采用并网扰动试验对风电场中实际风机变流器控制器在大扰动工况下故障穿越能力进行测试，得到大扰动数据；以及在小扰动工况下的阻抗特性进行测试，得到小扰动数据。
需要说明的是，大扰动数据和小扰动数据均包含风电机组机端口的三相电压瞬时值Ug_uvw、三相电流瞬时值Ig_abc、有功功率Pg和有功电流IP、无功功率Qg和无功电流IQ等，大扰动数据和小扰动数据作为自定义建模准确性验证的基础数据。如图9所示，在RT-LAB仿真环境下，在实际风机变流器控制器注入大扰动和小扰动信号。其中，大扰动模拟电网发生短路故障，其故障类型和电压跌落深度参照标准GB/T 36995—2018《风力发电机组故障电压穿越能力测试规程》，电压变化范围为20％～90％；小扰动对应电网电压的微小变化，其小电压信号注入要求参照标准NB/T 10651-2021《风电场的阻抗特性评估技术规范》，电压变化范围为1％～5％。在本实施例中，将大扰动数据输入单机功能性模型中构建单机实用化实时模型过程中，因大扰动测试关注风电机组的故障期间有功功率和无功功率的输出响应，通过设置风机并网点处的短路故障，依照NB/T 31053-2014《风电机组低电压建模及验证方法》，进行风电机组的低电压穿越故障和高电压穿越故障测试工况，记录并网点处的正序电压、正序有功功率、正序无功功率和正序无功电流分量等电气量的测试数据。通过修改控制策略使得构建单机实用化实时模型在相同工况下的电气量响应与实测数据保证一直，建模精度达到NB/T 31053-2014《风电机组低电压建模及验证方法》标准要求。将小扰动数据输入单机功能性模型中构建单机实用化实时模型过程中，因小扰动测试关注风电机组的在不同频率小扰动信号的变流器阻抗特性，通过在并网点处注入各个幅值一定、频率互补的双扰动小电压信号，同时测得相应的小扰动电流信号，相应的变流器阻抗测试数值通过小电压信号除以小扰动电流信号的方式获得。在获得阻抗测试数据后，对变流器的阻抗模型进行建模；采用锁相环控制的变流器在dq坐标系下实现电流控制，与dq线性化方法的基本思想相符。因此，采用dq线性化的方法推导风机dq坐标系下的小信号阻抗模型。首先建立锁相环的动态特性，推导锁相环小信号扰动对dq测量值的影响。其次，推导变流器、发电机、直流母线等部分的阻抗模型。最后，将各部分阻抗联立，形成整体的阻抗模型。通过辨识变流器阻抗特性里面的参数信息，使得最终的机组构建的单机实用化实时模型阻抗特性与实测阻抗数值的相对误差不超过10％。对于实际机型的单机实用化实时模型建模，基于风机变流器控制器RTLAB半实物进行大扰动和小扰动测试，以提供测试数据为建模基准，并以此给出了参数辨识的基本原则，从而得到在大扰动和小扰动二个维度准确的风电机组的单机实用化实时模型。
实施例二：
图10为本申请实施例所述的实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法的步骤流程图，图11为本申请实施例所述的实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法的阻抗幅值曲线和阻抗相位曲线图，图13为本申请实施例所述的实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法的奈奎斯特曲线图。
由于风电场在物理和电气上相对分散，因此分布式发电与电网之间存在着较长的传输线路和较多的变压设备，并网逆变器的公共耦合点存在着阻感性的电网阻抗。同时，随着分布式发电系统的规模和容量不断扩大，在公共耦合点处会出现多台逆变器并联运行的情况。此时，并网逆变器与并网逆变器之间、并网逆变器与电网之间的交互作用会变得更加明显，也更容易引起复杂的振荡问题，影响到电网系统的稳定运行。如图10所示，本申请还提供一种实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法，分析风电场的发电系统是否稳定，该实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法包括以下步骤；
S1.获取基于上述风电场场站实时仿真模型的构建方法构建的实际风电场场站精细化实时仿真模型，以及获取风电场场站实际并网点电网的并网阻抗特征曲线。
需要说明的是，在步骤S1中主要是获取实际风电场场站精细化实时仿真模型和风电场场站实际并网点电网的并网阻抗特征曲线。
S2.通过在实际风电场场站精细化实时仿真模型上进行扰动测试，得到不同扰动频率下测试的电流数据和电压数据。
需要说明的是，在实际风电场场站精细化实时仿真模型上的风电场并网点设定扰动注入电压信号的幅值和频率，进行实时仿真得到不同扰动频率下测试的电流数据和电压数据，并将扰动注入位置的电压、电流数据进行存储。
在本申请实施例中，通过在实际风电场场站精细化实时仿真模型上进行扰动测试，得到不同扰动频率下测试的电流数据和电压数据之前，需要验证实际风电场场站精细化实时仿真模型运行是否稳定以及参数设置。因此在实际风电场场站精细化实时仿真模型上进行扰动测试过程中，实际风电场场站精细化实时仿真模型参照国家标准GB/T 19963-2011《风电场接入电力系统技术规定》之“风电场运行适应性”进行参数设置；之后在实际风电场场站精细化实时仿真模型上选取与阻抗测试对应的风机变流器具体运行的有功功率以及无功功率，无功功率是根据功率因数和有功功率计算得到，也可以根据风机变流器选择20％、40％、60％、80％和100％5种有功功率工况下，功率因数分别在超前0.95、1.0、滞后0.95工况下进行对应阻抗扫描的扰动测试。实际风电场场站精细化实时仿真模型运行控制方式是根据风电场中网侧变流器(GSC)采用双闭环控制，外环采用PI调节机控制直流电压以及交流无功，内环采用PR调节机控制交流电流，风电场中机侧变流器(TSC)采用直接电压控制，采用PI调节机控制机组输出有功，机组有功功率来自最大功率曲线。
需要说明的是，参数设置的内容包括电压、频率、阻抗和扰动测试的次数，电压参数设置是在标称电压的90％～110％之间选取风电场中风机变流器的并网点电压。频率参数设置是在电力系统频率范围内选取风电场中风机变流器具体的运行频率。阻抗参数设置主要包括序阻抗类型和阻抗测试频率点，序阻抗类型指的是厂家可以根据自身需求选择进行正序阻抗和负序阻抗的测试，以及仅仅进行正序阻抗或者负序阻抗的测试。阻抗测试频率点指的是考虑NB/T 10651-2021《风电场的阻抗特性评估技术规范》和工程实际可能发生高次谐振的影响，阻抗测试频率范围为2.5-2kHz，频率采样方式设置为三种，分别为：2.5-10Hz，频率步长为0.1Hz；10-100Hz，频率步长为1Hz；100-2000Hz，频率步长为10Hz。
S3.对每次扰动频率的电流数据和电压数据采用FFT分析计算，得到该扰动频率下的阻抗幅值和阻抗相位。
需要说明的是，该实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法通过阻抗扫描方式获取不同扰动频率下测试的电流数据和电压数据，也可以自动采样扰动测试的电流数据和电压数据，分析电流数据和电压数据，绘制出该风电场的阻抗曲线，为后续的阻抗分析和风电场系统稳定性分析提供研究基础。在本实施例中，阻抗幅值为电压幅值与电流幅值的比值。
S4.根据所有扰动频率的阻抗幅值和阻抗相位绘制该风电场的阻抗特性曲线，阻抗特性曲线包括阻抗幅值曲线和阻抗相位曲线。
需要说明的是，在步骤S4中可以将不同扰动频率下扰动测试得到的阻抗幅值和阻抗相位绘制成对应的曲线，如图11所示，在图11中横坐标是频率/Hz，阻抗幅值曲线图的纵坐标是阻抗幅值，单位是dB，阻抗相位曲线图的纵坐标是阻抗相位，单位是角度/°。
S5.根据阻抗特性曲线和并网阻抗特征曲线，并通过奈奎斯特判据判断该风电场是否存在稳定风险。
需要说明的至，在步骤S5中是阻抗特性曲线和并网阻抗特征曲线，并通过奈奎斯特判据判断该风电场是否存在稳定风险。在本实施例中，如图13所示，将阻抗特性曲线中的阻抗与并网阻抗特征曲线的阻抗进行比较，得到阻抗比值数集；根据阻抗比值数集在坐标系中绘制奈奎斯特曲线；若奈奎斯特曲线与以坐标原点为圆心且半径为1的圆存在交点，获得该交点与坐标原点形成的直线与坐标x轴的逆时针角度，若逆时针角度在150°～210°之间，则该风电场存在稳定风险；否则是该风电场是稳定的。其中，在图13中，采用的是极坐标，角度单位是°，幅值单位是dB。
在本申请实施例中，通过在实际风电场场站精细化实时仿真模型上进行扰动测试，得到不同扰动频率下测试的电流数据和电压数据包括：通过小扰动注入方式和阻抗扫描方式对实际风电场场站精细化实时仿真模型进行扰动测试，得到不同扰动频率下测试的电流数据和电压数据。
需要说明的是，实施例二方法中实际风电场场站精细化实时仿真模型的内容已经在实施例一中详细阐述了，在实施例二不再对实际风电场场站精细化实时仿真模型的内容重复阐述。
在本申请实施例中，该实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法通过实际风电场场站精细化实时仿真模型进行扰动测试，得到不同频率下模拟实际风电场的电流、电压数据，通过对扰动测试所得的所有电流数据和电压数据处理，得到阻抗特征曲线，根据阻抗特性曲线和并网阻抗特征曲线，并通过奈奎斯特判据判断该风电场是否存在稳定风险，实现风电场的精确阻抗特性评估，能够支持对风电场实时线优化具体的控制参数而快速实现阻抗重塑。
实施例三：
本申请还提供一种终端设备，包括处理器和存储器；
存储器，用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；
处理器，用于根据程序代码中的指令执行上述的风电场场站实时仿真模型的构建方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种风电场场站实时仿真模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
采用FPGA仿真机与CPU仿真机之间的接口变量交替方式构建风电场中风电机组的单机功能性模型；
基于所述单机功能性模型采用流水线算法构建风电场功能性模型；
通过扰动试验获取风电场中实际风机变流器控制器的大扰动数据和小扰动数据；将所述大扰动数据和所述小扰动数据输入所述单机功能性模型中，得到单机实用化实时模型；
获取风电场的主接线拓扑和电气参数并将其输入所述风电场功能性模型中，以及将所述风电场功能性模型的单机功能性模型替换为单机实用化实时模型后，得到实际风电场场站精细化实时仿真模型。
2.根据权利要求1所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法，其特征在于，采用FPGA仿真机与CPU仿真机之间的接口变量交替方式构建风电场中风电机组的单机功能性模型包括：
获取风电场中一个风电机组的拓扑结构图，确定风电机组的开关类设备和动态类设备；
通过FPGA仿真机的建模环境对风电机组的开关类设备进行建模，得到PSS模型；
通过CPU仿真机的建模环境对风电机组的动态类设备进行建模，得到SPS模型；
采用所述PSS模型与所述SPS模型之间的接口变量数据交互交替方式构建风电机组的单机功能性模型。
3.根据权利要求2所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法，其特征在于，所述PSS模型与所述SPS模型之间的接口变量数据交互交替方式包括：根据每个所述开关类设备的电路将其电路分为工频电路和高频电力电子电路，并将所述工频电路和所述高频电力电子电路转换为工频等效电路和高频等效电路；在上一个仿真计算时步中通过FPGA仿真机的PSS模型仿真高频等效电路，得到高频等效电路的三相电压和直流电流，同时在该仿真计算时步中通过CPU仿真机的SPS模型仿真工频等效电路，得到工频等效电路的三相电流和直流电压并将三相电流和直流电压传送至FPGA仿真机的PSS模型仿真高频等效电路中。
4.根据权利要求3所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法，其特征在于，基于所述单机功能性模型采用流水线算法构建风电场功能性模型包括：
获取风电场的风电机组数量，记为n；
基于所述单机功能性模型的PSS模型和SPS模型采用流水线算法对风电场的n台风电机组进行仿真，构建得到风电场功能性模型。
5.根据权利要求4所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法，其特征在于，基于所述单机功能性模型的PSS模型和SPS模型采用流水线算法对风电场的n台风电机组进行仿真过程包括：通过单机功能性模型的SPS模型获取一个仿真计算时步内每台风电机组端口的直流电压；将每台风电机组端口的直流电压串行输入至所述单机功能性模型的PSS模型中，计算获得与直流电压对应风电机组端口的直流电流，以完成所述风电场功能性模型在一个仿真计算时步内对所有风电机组的仿真计算。
6.根据权利要求1所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法，其特征在于，通过扰动试验获取风电场中实际风机变流器控制器的大扰动数据和小扰动数据包括：采用并网扰动试验对风电场中实际风机变流器控制器在大扰动工况下故障穿越能力进行测试，得到大扰动数据；以及在小扰动工况下的阻抗特性进行测试，得到小扰动数据。
7.一种实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取基于如权利要求1-6任意一项所述风电场场站实时仿真模型的构建方法构建的实际风电场场站精细化实时仿真模型，以及获取风电场场站实际并网点电网的并网阻抗特征曲线；
通过在所述实际风电场场站精细化实时仿真模型上进行扰动测试，得到不同扰动频率下测试的电流数据和电压数据；
对每次扰动频率的电流数据和电压数据采用FFT分析计算，得到该扰动频率下的阻抗幅值和阻抗相位；
根据所有扰动频率的阻抗幅值和阻抗相位绘制该风电场的阻抗特性曲线，所述阻抗特性曲线包括阻抗幅值曲线和阻抗相位曲线；
根据所述阻抗特性曲线和所述并网阻抗特征曲线，并通过奈奎斯特判据判断该风电场是否存在稳定风险。
8.根据权利要求7所述的实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法，其特征在于，通过在所述实际风电场场站精细化实时仿真模型上进行扰动测试，得到不同扰动频率下测试的电流数据和电压数据包括：通过小扰动注入方式和阻抗扫描方式对所述实际风电场场站精细化实时仿真模型进行扰动测试，得到不同扰动频率下测试的电流数据和电压数据。
9.根据权利要求7所述的实际风电场场站精细化实时仿真模型的阻抗特性评估方法，其特征在于，根据所述阻抗特性曲线和所述并网阻抗特征曲线，并通过奈奎斯特判据判断该风电场是否存在稳定风险包括：将所述阻抗特性曲线中的阻抗与所述并网阻抗特征曲线的阻抗进行比较，得到阻抗比值数集；根据所述阻抗比值数集在坐标系中绘制奈奎斯特曲线；若所述奈奎斯特曲线与以坐标原点为圆心且半径为1的圆存在交点，获得该交点与坐标原点形成的直线与坐标x轴的逆时针角度，若所述逆时针角度在150°～210°之间，则该风电场存在稳定风险；否则是该风电场是稳定的。
10.一种终端设备，其特征在于，包括处理器和存储器；
所述存储器，用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器，用于根据所述程序代码中的指令执行如权利要求1-6任意一项所述的风电场场站实时仿真模型的构建方法。
CN202211012335.6A 2022-08-23 2022-08-23 风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法 Active CN115358079B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211012335.6A CN115358079B (zh) 2022-08-23 2022-08-23 风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211012335.6A CN115358079B (zh) 2022-08-23 2022-08-23 风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115358079A true CN115358079A (zh) 2022-11-18
CN115358079B CN115358079B (zh) 2024-04-12

Family

ID=84001918

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211012335.6A Active CN115358079B (zh) 2022-08-23 2022-08-23 风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115358079B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116384152A (zh) * 2023-05-08 2023-07-04 南方电网电力科技股份有限公司 一种风电场场站的三相电压不平衡适应性测试方法及装置
CN116470569A (zh) * 2023-03-31 2023-07-21 中国电力科学研究院有限公司 一种全功率风电机组动态阻抗区间确定方法及装置
CN116738746A (zh) * 2023-06-27 2023-09-12 南方电网电力科技股份有限公司 一种风电场阻抗特性分析模型构建方法、装置及设备
CN117057099A (zh) * 2023-07-13 2023-11-14 南方电网电力科技股份有限公司 基于阻抗特性的风电场振荡风险评估方法及相关装置
CN118151559A (zh) * 2024-05-11 2024-06-07 国电联合动力技术有限公司 风电机组电网适应性仿真方法、装置及终端设备

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2869144A1 (en) * 2013-11-05 2015-05-06 Jinan Railway Vehicles Equipment Co., Ltd. Simulation testing platform for wind power plant and testing method thereof
WO2017067120A1 (zh) * 2015-10-19 2017-04-27 国家电网公司 一种光伏电站低电压穿越数据获取方法
CN106992545A (zh) * 2017-05-02 2017-07-28 贵州大学 弱一致性风速分布山地风电场的机电暂态模型及建模方法
CN109800455A (zh) * 2018-12-13 2019-05-24 中国电力科学研究院有限公司 一种双馈风电机组暂态无功特性仿真方法和装置
CN110210106A (zh) * 2019-05-28 2019-09-06 天津大学 基于fpga的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法
CN111459048A (zh) * 2020-03-09 2020-07-28 中国电力科学研究院有限公司 一种svg控制硬件在环的仿真平台及仿真方法
CN112329235A (zh) * 2020-11-05 2021-02-05 上海远宽能源科技有限公司 一种基于混合建模的电力电子系统实时仿真方法
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
CN113721476A (zh) * 2021-06-29 2021-11-30 武汉大学 100mw级可变速海水抽水蓄能机组与可再生能源联合运行系统硬件在环仿真平台及方法
CN113741218A (zh) * 2021-09-30 2021-12-03 东方电气集团科学技术研究院有限公司 一种大型风电机组综合实时仿真平台
KR20220001857A (ko) * 2020-06-30 2022-01-06 군산대학교산학협력단 유효 전력 조절 하에서의 풍력 터빈의 피로하중 모델 구축 방법
CN114417781A (zh) * 2022-03-31 2022-04-29 苏州浪潮智能科技有限公司 Pcb走线串扰评估方法、系统、装置、设备及存储介质
CN114895552A (zh) * 2022-05-24 2022-08-12 重庆科技学院 一种基于神经网络的配气站运行参数智能控制方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2869144A1 (en) * 2013-11-05 2015-05-06 Jinan Railway Vehicles Equipment Co., Ltd. Simulation testing platform for wind power plant and testing method thereof
WO2017067120A1 (zh) * 2015-10-19 2017-04-27 国家电网公司 一种光伏电站低电压穿越数据获取方法
CN106992545A (zh) * 2017-05-02 2017-07-28 贵州大学 弱一致性风速分布山地风电场的机电暂态模型及建模方法
CN109800455A (zh) * 2018-12-13 2019-05-24 中国电力科学研究院有限公司 一种双馈风电机组暂态无功特性仿真方法和装置
CN110210106A (zh) * 2019-05-28 2019-09-06 天津大学 基于fpga的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法
CN111459048A (zh) * 2020-03-09 2020-07-28 中国电力科学研究院有限公司 一种svg控制硬件在环的仿真平台及仿真方法
KR20220001857A (ko) * 2020-06-30 2022-01-06 군산대학교산학협력단 유효 전력 조절 하에서의 풍력 터빈의 피로하중 모델 구축 방법
CN112329235A (zh) * 2020-11-05 2021-02-05 上海远宽能源科技有限公司 一种基于混合建模的电力电子系统实时仿真方法
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
CN113721476A (zh) * 2021-06-29 2021-11-30 武汉大学 100mw级可变速海水抽水蓄能机组与可再生能源联合运行系统硬件在环仿真平台及方法
CN113741218A (zh) * 2021-09-30 2021-12-03 东方电气集团科学技术研究院有限公司 一种大型风电机组综合实时仿真平台
CN114417781A (zh) * 2022-03-31 2022-04-29 苏州浪潮智能科技有限公司 Pcb走线串扰评估方法、系统、装置、设备及存储介质
CN114895552A (zh) * 2022-05-24 2022-08-12 重庆科技学院 一种基于神经网络的配气站运行参数智能控制方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116470569A (zh) * 2023-03-31 2023-07-21 中国电力科学研究院有限公司 一种全功率风电机组动态阻抗区间确定方法及装置
CN116384152A (zh) * 2023-05-08 2023-07-04 南方电网电力科技股份有限公司 一种风电场场站的三相电压不平衡适应性测试方法及装置
CN116738746A (zh) * 2023-06-27 2023-09-12 南方电网电力科技股份有限公司 一种风电场阻抗特性分析模型构建方法、装置及设备
CN117057099A (zh) * 2023-07-13 2023-11-14 南方电网电力科技股份有限公司 基于阻抗特性的风电场振荡风险评估方法及相关装置
CN117057099B (zh) * 2023-07-13 2024-08-13 南方电网电力科技股份有限公司 基于阻抗特性的风电场振荡风险评估方法及相关装置
CN118151559A (zh) * 2024-05-11 2024-06-07 国电联合动力技术有限公司 风电机组电网适应性仿真方法、装置及终端设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN115358079B (zh) 2024-04-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115358079B (zh) 风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法
Shah et al. Impedance methods for analyzing stability impacts of inverter-based resources: Stability analysis tools for modern power systems
CN108508360B (zh) 基于RT-Lab双馈型风电虚拟同步发电机性能测试方法及系统
CN113203909B (zh) 风电场连续故障穿越测试方法、系统、计算机设备和介质
CN103197131B (zh) 光伏发电系统的性能检测系统
CN111459048A (zh) 一种svg控制硬件在环的仿真平台及仿真方法
Che et al. Stability evaluation on the droop controller parameters of multi-terminal DC transmission systems using small-signal model
Li et al. Research on HIL-based HVRT and LVRT automated test system for photovoltaic inverters
Villena-Ruiz et al. Extensive model validation for generic IEC 61400-27-1 wind turbine models
CN116488267B (zh) 一种基于建模的风电场无功容量极限仿真计算方法及装置
CN112799373A (zh) 一种新能源电站功率控制系统测试平台和方法
CN115826562A (zh) 变流器硬件性能在环测试系统及其测试方法
CN103487702B (zh) 一种小功率移动式微网并网检测系统
Matsuo et al. An optimized frequency scanning tool for sub-synchronous interaction analysis of non-linear devices
CN113360328A (zh) 一种基于多实时仿真器的数模混合仿真接口测试平台
Altin et al. Aggregated wind power plant models consisting of IEC wind turbine models
Le-Huy et al. Real-time simulation of large-scale AC system with offshore DC grid
Ren et al. Development of operation support platform for chongqing-hubei flexible HVDC transmission project
CN116384152B (zh) 一种风电场场站的三相电压不平衡适应性测试方法及装置
Wang et al. Study on hardware-in-the-loop model and low voltage ride-through characteristics of photovoltaic power station
Badrzadeh Acceptance testing and validation of stability type models of wind power plants
Fei et al. Digital-analog simulation test of grid-connected performance for string inverter
CN116738677B (zh) 一种风电场场站运行的适应性能力评价方法及装置
CN113378360B (zh) 新能源机组接入双高电力系统的适应性测试方法及系统
Zhang et al. Accuracy Evaluation Method for Electromechanical Transient Model of Dynamic Reactive Power Compensation Device Applied to Renewable Power Station

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant