CN115659601A - 一种双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法及装置,所述方法包括:1、设定实验方案,2、收集n组用于辨识待辨识参数的详细模型数据,3、建立双馈风电场单机等值并网模型,利用自适应惯性权重粒子群智能算法对详细模型数据进行初步辨识,得到参数辨识初步结果,4、将每一组详细模型数据对应的参数辨识初步结果代入双馈风电场单机等值并网模型,在不同运行工况中进行实验,选取最优参数,5、利用最优参数建立双馈风电场最优单机等值模型,并在不同工况下运行,以此验证最优参数的准确性。本发明能运用多组详细模型数据精确辨识双馈风电场等值模型集电系统参数,从而建立适用于次同步振荡分析的双馈风电场等值模型。
Description
技术领域
本发明涉及一种双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法及装置,属于电力系统分析技术领域。
背景技术
大型双馈风电场往往位于偏远地区,距离负荷中心很远,经过很长的输电线路与大电网相连,往往需要在线路中串联电容进行输电。但是,使用串联电容补偿线路可能导致双馈风电场并网系统的次同步振荡,严重威胁系统的稳定性。考虑到场站内机组数量多、模型阶数高、计算量大,当前的双馈风电场并网系统次同步振荡研究普遍采用双馈风电场等值模型。但不足的是,当前双馈风电场等值模型的有效性分析偏重于风电场输出功率暂态特性的一致性,等值模型是否适用于风电并网系统的次同步振荡特性分析,尚无定论。
风电场集电线路连接各风电机组,其复杂的网架结构对风电场的小干扰稳定性产生重要影响,其等值精度直接影响系统的稳定性分析。对风电场集电线路进行等值时,一般是直接对网架结构进行等效变化,将复杂的干线式拓扑结构或者混合式拓扑结构转换为简单的放射式拓扑结构,并对各风电机组出口处的等值线路阻抗参数进行求解。然而,风电场内串并联结构关系、多级传输耗散将影响系统阻尼,进而影响等值前后风电并网系统的次同步振荡特性,单纯利用等功率损耗或者电压差相等的方法来计算等值阻抗而忽略对系统次同步振荡特性的分析,会影响等值模型的有效性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足,提供一种双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法及装置,能运用多组详细模型数据精确辨识双馈风电场单机等值并网模型集电系统的阻抗参数,从而能实现适用于次同步振荡分析的精确建模。
为达到上述目的,本发明是采用下述技术方案实现的:
第一方面,本发明提供了一种双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法,包括:
获取双馈风电场在多组实验工况下仿真进入次同步振荡状态后的输电线路有功功率数据,将多组实验工况下的所述输电线路有功功率数据作为详细模型数据;
将多组所述详细模型数据输入预先构建的双馈风电场单机等值并网模型进行初步辨识,得到多个参数辨识初步结果;
将每一组详细模型数据对应的参数辨识初步结果代入所述双馈风电场单机等值并网模型,得到每一组详细模型数据对应的有功功率;
计算每一组详细模型数据对应的有功功率的平均偏差及平均偏差的相对误差,并选择相对误差最小的一组详细模型数据所对应的参数辨识初步结果作为最优参数辨识结果。
进一步的,所述获取双馈风电场在多组实验工况下仿真,并进入次同步振荡状态后的输电线路有功功率数据作为详细模型数据,进而得到多组详细模型数据,包括:
计算双馈风电场经串补并网系统的次同步振荡频率与集电系统电抗的关系,计算双馈风电场经串补并网系统的次同步振荡幅值与集电系统电阻的关系;
根据计算结果,设置多组实验工况,并确定实验点为交流侧并网点;其中,任意一组实验工况包括:有功功率指令、无功功率指令、投入线路串联补偿电容时间;
设置双馈风电场的初始有功功率和无功功率,依据任意一组实验工况中的投入线路串联补偿电容时间设置双馈风电场经串补并网系统的扰动参数,进行暂态仿真;
待到仿真开始进入次同步振荡状态后,记录双馈风电场输电线路有功功率数据并作为一组详细模型数据,得到多组详细模型数据。
进一步的,计算双馈风电场经串补并网系统的次同步振荡频率与集电系统电抗的关系,如式1:
式中,fs为同步频率,XC为串联电容容抗,KC为输电线路串补度,XL为输电线路电抗,∑X为包含发电机、集电系统、输电线路的整个系统等效总电抗。
进一步的,计算双馈风电场经串补并网系统的次同步振荡幅值与集电系统电阻的关系,如式2:
式中,Rreq为等效转子电阻,Rr'为转子电阻,ssso为发电机在次同步频率下的转差率,RB为双馈风电场并网系统的总电阻,Rs为发电机定子电阻,RJ为双馈风电场的集电系统电阻,RL为输电线路的电阻。
进一步的,将所述多组详细模型数据输入预先构建的双馈风电场单机等值并网模型进行初步辨识,得到多个参数辨识初步结果,包括:
根据预先获取的双馈风电场详细模型建立双馈风电场单机等值并网模型,通过容量加权法获得等值双馈风机、变压器的参数,以等值前后风电场输出有功功率和无功功率相等为准则设置双馈风电场单机等值并网模型对应的参数;
将复杂的干线式网架结构变换成放射式的纯并联结构,获取放射式的纯并联结构中每个双馈风机集电线路的阻抗值,结合等值后的总损耗等于等值前各分支损耗相加的原则求出双馈风电场单机等值并网模型中集电系统阻抗值;
将双馈风电场单机等值并网模型中集电系统阻抗值作为自适应惯性权重粒子群智能算法的迭代初始值;
利用自适应惯性权重粒子群智能算法与双馈风电场单机等值并网模型对详细模型数据进行初步辨识,得到参数辨识初步结果。
进一步的,所述获取放射式的纯并联结构中每个双馈风机集电线路的阻抗值,计算公式如式3:
式中,w为放射式的纯并联结构中任意一个双馈风机,Zj为该干线式拓扑中第j个双馈风机集电线路的实际阻抗,Pj为流过集电线路阻抗Zj的功率,Zeqw为放射式的纯并联结构中第w个双馈风机集电线路的等效阻抗。
进一步的,所述根据等值后的总损耗等于等值前各分支损耗相加的原则求出双馈风电场单机等值并网模型中集电系统阻抗值,计算公式如式4:
式中,Zeqh为整个双馈风电场放射式的纯并联结构中第h个双馈风机集电线路的等效阻抗;Ph为流过集电线路阻抗Zeqh的功率;Zeq为聚合后双馈风机集电线路的等值阻抗。
进一步的,所述平均偏差计算公式如式5:
式中,F为平均偏差;XS为待考核电气量的单机等值模型数据标幺值;XM为待考核电气量的详细模型数据标幺值;KS_START、KS_End分别为计算误差区间内单机等值模型数据的第一个和最后一个序号;KM_START、KM_End分别为计算误差区间内详细模型数据的第一个和最后一个序号;
所述平均偏差的相对误差计算公式如式6:
式中,error为平均偏差的相对误差;x1为有功功率的平均偏差;xmin为n组参数辨识初步结果分别代入同一组运行工况下的有功功率平均偏差的最小值。
进一步的,还包括:
将双馈风电场单机等值并网模型中集电系统的阻抗值设置为最优参数辨识结果,建立双馈风电场最优单机等值模型;
将最优单机等值模型在多组实验工况下运行,输入多组实验工况的有功功率指令、无功功率指令和投入线路串联补偿电容时间,记录运行过程中的有功功率作为最优等职模型数据,计算最优等职模型数据与详细模型数据的平均偏差,分析最优单机等值模型的有效性。
第二方面,本发明提供一种适用于双馈风电场等值建模的集电系统参数辨识装置,包括:
详细模型数据获取模块,用于获取双馈风电场在多组实验工况下仿真进入次同步振荡状态后的输电线路有功功率数据,将多组实验工况下的所述输电线路有功功率数据作为详细模型数据;
初步辨识模块,用于将多组所述详细模型数据输入预先构建的双馈风电场单机等值并网模型进行初步辨识,得到多个参数辨识初步结果;
有功功率获取模块,用于将每一组详细模型数据对应的参数辨识初步结果代入所述双馈风电场单机等值并网模型,得到每一组详细模型数据对应的有功功率;
最优参数辨识结果获取模块,用于计算每一组详细模型数据对应的有功功率的平均偏差及平均偏差的相对误差,并选择相对误差最小的一组详细模型数据所对应的参数辨识初步结果作为最优参数辨识结果。
与现有技术相比,本发明所达到的有益效果:
1、本发明考虑了双馈风电场有功功率不同对辨识结果带来的影响,对多组详细模型数据进行辨识,从多组参数辨识初步结果中提取最优参数,提高了参数辨识结果的准确度。
2、本发明根据次同步振荡特征量计算结果设定实验方案,为参数辨识提供了典型工况下的详细模型数据。
3、本发明以等功率损耗法计算值为初值,使用自适应惯性权重粒子群智能算法对集电系统阻抗进行辨识,使得结果更加精确,能够反映真实风电机组运行情况。
附图说明
图1为本发明实施例提供的获取详细模型数据的实验平台结构图;
图2为本发明实施例提供的双馈风电场详细模型并网拓扑图;
图3为本发明实施例提供的双馈风电场单机等值并网模型并网拓扑图。
图4为本发明实施例提供的双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例1
本实施例介绍一种双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法,包括:
获取双馈风电场在多组实验工况下仿真,并进入次同步振荡状态后的输电线路有功功率数据作为详细模型数据,进而得到多组详细模型数据;
将所述多组详细模型数据输入预先构建的双馈风电场单机等值并网模型进行初步辨识,得到多个参数辨识初步结果;
将每一组详细模型数据对应的参数辨识初步结果代入所述双馈风电场单机等值并网模型,得到每一组详细模型数据对应的有功功率;
计算每一组详细模型数据对应的有功功率的平均偏差及平均偏差的相对误差,并选择相对误差最小的一组详细模型数据所对应的参数辨识初步结果作为最优参数辨识结果。
如图4所示,本实施例提供的双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法,其应用过程具体涉及如下步骤:
步骤1、设定实验方案:
步骤1.1、计算双馈风电场经串补并网系统的次同步振荡频率与集电系统电抗的关系,如式1:
式中,fs为同步频率,XC为串联电容容抗,KC为输电线路串补度,XL为输电线路电抗,∑X为包含发电机、集电系统、输电线路的整个系统等效总电抗。
计算双馈风电场经串补并网系统的次同步振荡幅值与集电系统电阻的关系,如式2:
式中,Rreq为等效转子电阻,Rr'为转子电阻,ssso为发电机在次同步频率下的转差率,RB为双馈风电场并网系统的总电阻,Rs为发电机定子电阻,RJ为双馈风电场的集电系统电阻,RL为输电线路的电阻。当等效转子电阻的幅值超过了定子、集电系统和输电线路在该谐振频率下的等效电阻之和时,整个系统的电阻值将为负值,这将导致谐振电流持续发散振荡,电阻负值的绝对值越大,系统发生次同步振荡现象越剧烈。
步骤1.2、根据计算结果,设置n组实验工况,并确定实验点为交流侧并网点;由n组实验工况和实验点组成n组实验方案;任意一组实验工况包括:有功功率指令、无功功率指令、串补投入时间;
步骤2、收集n组用于辨识待辨识参数的详细模型数据:
步骤2.1、设置实验平台中双馈风电场的初始有功功率和无功功率,依据任意一组实验工况中的投入线路串联补偿电容时间设置实验平台中双馈风电场集电系统的扰动参数,使得实验平台能进行暂态仿真;
步骤2.2、待实验平台仿真开始进入次同步振荡状态后,记录双馈风电场输电线路有功功率数据并作为一组详细模型数据,从而得到n组详细模型数据;
步骤3、得到参数辨识初步结果:
步骤3.1、根据预先获取的双馈风电场详细模型建立双馈风电场单机等值并网模型,通过容量加权法获得等值双馈风机、变压器的参数,以等值前后风电场输出有功功率和无功功率相等为准则设置双馈风电场单机等值并网模型对应的参数。
步骤3.2、将复杂的干线式网架结构变换成放射式的纯并联结构,放射式拓扑中每个双馈风机集电线路的阻抗值计算公式如式3:
式中,w为放射式拓扑中任意一个双馈风机,Zj为该干线式拓扑中第j个双馈风机集电线路的实际阻抗,Pj为流过集电线路阻抗Zj的功率,Zeqw为放射式拓扑中第w个双馈风机集电线路的等效阻抗。再结合等值后的总损耗等于等值前各分支损耗相加的原则求出双馈风电场单机等值并网模型中集电系统阻抗,计算公式如式4:
式中,Zeqh为整个双馈风电场放射式拓扑中第h个双馈风机集电线路的等效阻抗;Ph为流过集电线路阻抗Zeqh的功率;Zeq为聚合后双馈风机集电线路的等值阻抗。
步骤3.3、将双馈风电场单机等值并网模型中集电系统阻抗值作为自适应惯性权重粒子群智能算法的迭代初始值;
步骤3.4、利用自适应惯性权重粒子群智能算法与双馈风电场单机等值并网模型对详细模型数据进行初步辨识,得到参数辨识初步结果。
步骤4、选取最优参数:
步骤4.1、将每一组详细模型数据对应的参数辨识初步结果代入双馈风电场单机等值并网模型,从而在不同详细模型数据对应的运行工况中进行实验,得到每一组详细模型数据对应的有功功率;
步骤4.2计算每一组详细模型数据对应的有功功率的平均偏差及平均偏差的相对误差,并选择相对误差最小的一组详细模型数据所对应的参数辨识初步结果作为最优参数辨识结果;
平均偏差计算公式如式5:
式中,F为平均偏差;XS为待考核电气量的单机等值模型数据标幺值;XM为待考核电气量的详细模型数据标幺值;KS_START、KS_End分别为计算误差区间内单机等值模型数据的第一个和最后一个序号;KM_START、KM_End分别为计算误差区间内详细模型数据的第一个和最后一个序号;
平均偏差的相对误差计算公式如式6:
式中,error为平均偏差的相对误差;x1为有功功率的平均偏差;xmin为n组参数辨识初步结果分别代入同一组运行工况下的有功功率平均偏差的最小值。
步骤5、建立最优单机等值模型并进行有效性分析,验证参数辨识结果的准确性。
步骤5.1、将双馈风电场单机等值并网模型中集电系统的阻抗值设置为最优参数辨识结果,建立双馈风电场最优单机等值模型;
步骤5.2、将最优单机等值模型在步骤1所制定的工况下运行,输入n组实验工况的有功功率指令、无功功率指令和串补投入时间,记录运行过程中的有功功率作为最优等职模型数据,按照式5计算最优等职模型数据与详细模型数据的平均偏差,分析最优单机等值模型的有效性,以此验证参数辨识结果的准确性。
下面结合一个优选实施例,对上述实施例中设计到的内容进行说明。
1、按照步骤1制定实验方案,5组双馈风电场详细模型工况如表1所示。
表1详细模型工况
P/p.u. | Q/p.u. | 串补投入时间/t | 采集数据 | |
工况1 | 0.4 | 0 | 0.5 | P |
工况2 | 0.5 | 0 | 0.5 | P |
工况3 | 0.6 | 0 | 0.5 | P |
工况4 | 0.7 | 0 | 0.5 | P |
工况5 | 0.8 | 0 | 0.5 | P |
2、按照步骤2在图1所示实验平台完成表1中的实验方案并收集5组双馈风电场详细模型输电线路的有功功率数据,双馈风电场并网系统详细模型见图2,模型参数见表2。
图1所示实验平台由双馈风电场、输电线路投入串补装置、电网模拟器、数据采集装置构成。输电线路投入串补装置用于设置5个工况下的串联电容,数据采集装置用于采集详细模型数据。
表2模型参数
3、搭建未设置参数的双馈风电场单机等值并网模型,按照步骤3对其内部参数赋值,并结合算法对5组详细模型数据进行辨识,得到5组参数辨识初步结果。双馈风电场并网系统单机等值模型拓扑见图3,辨识结果对比见表3,参数辨识初步结果见表4。
表3辨识结果对比
结果 | 辨识之后误差 | 未辨识误差 |
结果1 | 0.1791 | 0.4768 |
结果2 | 0.1867 | 0.8519 |
结果3 | 0.1354 | 0.8509 |
结果4 | 0.0947 | 0.7395 |
结果5 | 0.038 | 0.4675 |
表4初步辨识结果
结果 | 集电系统等值电阻(R<sub>req</sub>/Ω) | 集电系统等值电抗(X<sub>req</sub>/Ω) |
结果1 | 0.3354 | 0.8369 |
结果2 | 0.3467 | 1.1490 |
结果3 | 0.3282 | 1.1947 |
结果4 | 0.2277 | 1.2555 |
结果5 | 0.2257 | 1.0357 |
4、按照步骤4将每一组详细模型数据对应的参数辨识初步结果代入双馈风电场并网系统单机等值模型,并在不同详细模型数据对应的运行工况中进行实验,得到每一组详细模型数据对应的有功功率;计算每一组详细模型数据对应的有功功率的平均偏差及平均偏差的相对误差,计算每一组参数辨识初步结果在每一组运行工况下的平均偏差的相对误差的总和,并选择相对误差总合最小的一组详细模型数据所对应的参数辨识初步结果作为最优参数辨识结果;最优参数辨识结果为:集电系统等值电阻(Rreq)=0.3467Ω,集电系统等值电抗(Xreq)=1.1490Ω。有功功率的平均偏差见表5,有功功率的平均偏差的相对误差见表6。
表5每一组参数辨识结果在每一组工况下的有功功率平均偏差
数据\结果 | 结果1 | 结果2 | 结果3 | 结果4 | 结果5 |
工况1 | 0.1791 | 1.0369 | 1.0536 | 0.8917 | 0.7261 |
工况2 | 0.8422 | 0.1867 | 0.2406 | 0.3269 | 0.7439 |
工况3 | 0.5391 | 0.1348 | 0.1354 | 0.1168 | 0.4317 |
工况4 | 0.6127 | 0.1611 | 0.1155 | 0.0947 | 0.4653 |
工况5 | 0.2649 | 0.2855 | 0.3116 | 0.3692 | 0.038 |
表6有功功率的平均偏差的相对误差
数据\结果 | 结果1 | 结果2 | 结果3 | 结果4 | 结果5 |
工况1 | 0 | 4.7895 | 4.8827 | 3.9787 | 3.0541 |
工况2 | 3.5109 | 0 | 0.2886 | 0.7509 | 2.9844 |
工况3 | 3.6155 | 0.1541 | 0 | 0.1592 | 2.6960 |
工况4 | 5.4699 | 0.7011 | 0.2196 | 0 | 3.9134 |
工况5 | 5.9710 | 6.5131 | 7.2 | 8.7157 | 0 |
5、按照步骤5将最优参数辨识结果代入双馈风电场并网系统单机等值模型,得到双馈风电场最优单机等值模型,然后将最优单机等值模型在5种详细模型数据对应的运行工况下运行,记录运行过程中的有功功率作为最优等职模型数据,计算最优等职模型数据与与详细模型数据的平均偏差,所得结果如下表7所示:
表7最优单机等值模型在不同工况下的运行结果
数据 | 有功功率平均偏差 |
工况1 | 1.0369 |
工况2 | 0.1867 |
工况3 | 0.1348 |
工况4 | 0.1611 |
工况5 | 0.2855 |
根据《NBT 31066-2015风电机组电气仿真模型建模导则》可知,偏差在允许范围内,由此验证了本发明辨识结果的准确性。
实施例2
本实施例提供一种适用于双馈风电场等值建模的集电系统参数辨识装置,包括:
详细模型数据获取模块,用于获取双馈风电场在多组实验工况下仿真进入次同步振荡状态后的输电线路有功功率数据,将多组实验工况下的所述输电线路有功功率数据作为详细模型数据;
初步辨识模块,用于将多组所述详细模型数据输入预先构建的双馈风电场单机等值并网模型进行初步辨识,得到多个参数辨识初步结果;
有功功率获取模块,用于将每一组详细模型数据对应的参数辨识初步结果代入所述双馈风电场单机等值并网模型,得到每一组详细模型数据对应的有功功率;
最优参数辨识结果获取模块,用于计算每一组详细模型数据对应的有功功率的平均偏差及平均偏差的相对误差,并选择相对误差最小的一组详细模型数据所对应的参数辨识初步结果作为最优参数辨识结果。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法,其特征在于,包括:
获取双馈风电场在多组实验工况下仿真进入次同步振荡状态后的输电线路有功功率数据,将多组实验工况下的所述输电线路有功功率数据作为详细模型数据;
将多组所述详细模型数据输入预先构建的双馈风电场单机等值并网模型进行初步辨识,得到多个参数辨识初步结果;
将每一组详细模型数据对应的参数辨识初步结果代入所述双馈风电场单机等值并网模型,得到每一组详细模型数据对应的有功功率;
计算每一组详细模型数据对应的有功功率的平均偏差及平均偏差的相对误差,并选择相对误差最小的一组详细模型数据所对应的参数辨识初步结果作为最优参数辨识结果。
2.根据权利要求1所述的双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法,其特征在于,所述获取双馈风电场在多组实验工况下仿真,并进入次同步振荡状态后的输电线路有功功率数据作为详细模型数据,进而得到多组详细模型数据,包括:
计算双馈风电场经串补并网系统的次同步振荡频率与集电系统电抗的关系,计算双馈风电场经串补并网系统的次同步振荡幅值与集电系统电阻的关系;
根据计算结果,设置多组实验工况,并确定实验点为交流侧并网点;其中,任意一组实验工况包括:有功功率指令、无功功率指令、投入线路串联补偿电容时间;
设置双馈风电场的初始有功功率和无功功率,依据任意一组实验工况中的投入线路串联补偿电容时间设置双馈风电场经串补并网系统的扰动参数,进行暂态仿真;
待到仿真开始进入次同步振荡状态后,记录双馈风电场输电线路有功功率数据并作为一组详细模型数据,得到多组详细模型数据。
5.根据权利要求1所述的双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法,其特征在于,将所述多组详细模型数据输入预先构建的双馈风电场单机等值并网模型进行初步辨识,得到多个参数辨识初步结果,包括:
根据预先获取的双馈风电场详细模型建立双馈风电场单机等值并网模型,通过容量加权法获得等值双馈风机、变压器的参数,以等值前后风电场输出有功功率和无功功率相等为准则设置双馈风电场单机等值并网模型对应的参数;
将复杂的干线式网架结构变换成放射式的纯并联结构,获取放射式的纯并联结构中每个双馈风机集电线路的阻抗值,结合等值后的总损耗等于等值前各分支损耗相加的原则求出双馈风电场单机等值并网模型中集电系统阻抗值;
将双馈风电场单机等值并网模型中集电系统阻抗值作为自适应惯性权重粒子群智能算法的迭代初始值;
利用自适应惯性权重粒子群智能算法与双馈风电场单机等值并网模型对详细模型数据进行初步辨识,得到参数辨识初步结果。
9.根据权利要求8所述的双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法,其特征在于,还包括:
将双馈风电场单机等值并网模型中集电系统的阻抗值设置为最优参数辨识结果,建立双馈风电场最优单机等值模型;
将最优单机等值模型在多组实验工况下运行,输入多组实验工况的有功功率指令、无功功率指令和投入线路串联补偿电容时间,记录运行过程中的有功功率作为最优等职模型数据,计算最优等职模型数据与详细模型数据的平均偏差,分析最优单机等值模型的有效性。
10.一种适用于双馈风电场等值建模的集电系统参数辨识装置,其特征在于,包括:
详细模型数据获取模块,用于获取双馈风电场在多组实验工况下仿真进入次同步振荡状态后的输电线路有功功率数据,将多组实验工况下的所述输电线路有功功率数据作为详细模型数据;
初步辨识模块,用于将多组所述详细模型数据输入预先构建的双馈风电场单机等值并网模型进行初步辨识,得到多个参数辨识初步结果;
有功功率获取模块,用于将每一组详细模型数据对应的参数辨识初步结果代入所述双馈风电场单机等值并网模型,得到每一组详细模型数据对应的有功功率;
最优参数辨识结果获取模块,用于计算每一组详细模型数据对应的有功功率的平均偏差及平均偏差的相对误差,并选择相对误差最小的一组详细模型数据所对应的参数辨识初步结果作为最优参数辨识结果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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CN202211191202.XA CN115659601A (zh) | 2022-09-28 | 2022-09-28 | 一种双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法及装置 |
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CN202211191202.XA CN115659601A (zh) | 2022-09-28 | 2022-09-28 | 一种双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法及装置 |
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CN115659601A true CN115659601A (zh) | 2023-01-31 |
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CN202211191202.XA Pending CN115659601A (zh) | 2022-09-28 | 2022-09-28 | 一种双馈风电场单机等值并网模型的参数辨识方法及装置 |
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CN (1) | CN115659601A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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 |
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2022
- 2022-09-28 CN CN202211191202.XA patent/CN115659601A/zh active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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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 |
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