CN115750230A - 风电机组数字仿真模型的划分方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提出风电机组数字仿真模型的划分方法及系统，所述方法包括：步骤F1:获取不同类型的风电机组集合；步骤F2：构成第一详细模型风电机组集合；步骤F3：构成第二详细模型风电机组集合，并确定机组对应的综合电气影响因子，然后基于影响因子确定第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合；步骤F4：判断j是否大于等于第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，进入步骤F5,否则令j＝j+1，返回步骤F3；步骤F5：判断i是否大于等于步骤F3得到的详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，输出当前划分结果，否则令i＝i+1，返回步骤F2。本申请提出的技术方案，明确了机组所属集合，有效的提升了机组的仿真精度。
Description
技术领域
本申请涉及风电机组仿真领域，尤其涉及风电机组数字仿真模型的划分方法及系统。
背景技术
在进行风电机组的数字仿真时，可以采用两种模型，即详细模型和等值模型。其中，详细模型力求模拟风电机组中所有部件的详细状态，而等值模型则只主要对风电机组的外特性进行模拟，力求降低计算资源的使用。等值模型也叫作粗略模型。由于实际风电场包含数十台甚至数百台风电机组，考虑到计算资源的不足，在数字仿真过程中不可能全部采用详细模型进行建模，必然要有一定比例采用等值模型。
现有技术方案只以所关注机组这一个标准来决定详细机组和等值模型的使用范围，虽然可以模拟出所关注机组的详细特性，但是却无法模拟相邻机组对所关注机组的电气特性影响，导致所关注机组整体的对外输出特性模拟也会出现偏差。另外，在风电场范围内，只进行零星机组的详细模拟，无法对所关注机组附近所构成的机组集群的整体输出特性进行精准的模拟。
发明内容
本申请提供风电机组数字仿真模型的划分方法及系统，以至少解决现有技术中只以所关注机组这一个标准来决定详细机组和等值模型的使用范围导致的风电机组的仿真模拟精度较低的技术问题。
本申请第一方面实施例提出一种风电机组数字仿真模型的划分方法，所述方法包括：
步骤F1:获取所需要仿真的风电场中预先设定的利用详细模型进行模拟的初始详细模型风电机组集合和利用等值模型进行模拟的初始等值模型风电机组集合，令i＝1，其中，i为初始详细模型风电机组集合中的第i个风电机组的编号；
步骤F2：从第i-1次模型划分后的等值模型风电机组集合中选取与详细模型风电机组集合中的第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第i个风电机组对应的第一详细模型风电机组集合，其中，当i＝1时，从初始等值模型风电机组集合中选取与第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组；
步骤F3：从所述步骤F2选取的初始等值模型风电机组集合选取与所述第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第二详细模型风电机组集合，并确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子，然后基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合；
步骤F4：判断j是否大于等于所述第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，进入步骤F5,否则令j＝j+1，返回步骤F3；
步骤F5：判断i是否大于等于步骤F3得到的详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，输出当前划分结果，否则令i＝i+1，返回步骤F2。
优选的，所述确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子，包括：
获取第二详细模型风电机组集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离、所述集合中各风电机组的当日输出平均功率、第j个风电机组的当日输出平均功率；
确定所述集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离之和；
根据所述电气距离之和、所述集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离、所述集合中各风电机组的当日输出平均功率、第j个风电机组的当日输出平均功率确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子；
其中，j∈[1～J]，J为第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数。
进一步的，所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子的计算式如下：
式中，Sij为第j个风电机组对应的综合电气影响因子，kij为第二详细模型风电机组集合中风电机组的总数，Pavg(l)为第二详细模型风电机组集合中第l个风电机组的当日输出平均功率，Pavg(Mij)为第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组的当日输出平均功率，sumx(Mij)为第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组对应的第二详细模型风电机组集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离之和。
进一步的，所述基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合，包括：
判断所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子是否小于第一阈值，若所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子小于所述第一阈值，则将所述第二详细模型风电机组集合中风电机组从所述等值模型风电机组集合中划分到详细模型风电机组集合，否则，不进行划分；
其中，所述第一阈值为所述第二详细模型风电机组集合中风电机组的总数与0.1的乘积。
本申请第二方面实施例提出一种风电机组数字仿真模型的划分系统，所述系统包括：
获取模块，用于获取所需要仿真的风电场中预先设定的利用详细模型进行模拟的初始详细模型风电机组集合和利用等值模型进行模拟的初始等值模型风电机组集合，令i＝1，其中，i为初始详细模型风电机组集合中的第i个风电机组的编号；
选取模块，用于从第i-1次模型划分后的等值模型风电机组集合中选取与详细模型风电机组集合中的第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第i个风电机组对应的第一详细模型风电机组集合，其中，当i＝1时，从初始等值模型风电机组集合中选取与第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组；
划分模块，用于从所述选取模块选取后的初始等值模型风电机组集合选取与所述第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第二详细模型风电机组集合，并确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子，然后基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合；
第一判断模块，用于判断j是否大于等于所述第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，进入第二判断模块，否则令j＝j+1，返回划分模块；
第二判断模块，用于判断i是否大于等于步骤F3得到的详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，输出当前划分结果，否则令i＝i+1，返回步选取模块。
优选的，所述划分模块包括：确定单元和划分单元；
所述确定单元，用于确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子；
其中，所述确定单元包括：
获取子模块，用于获取第二详细模型风电机组集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离、所述集合中各风电机组的当日输出平均功率、第j个风电机组的当日输出平均功率；
第一确定子模块，用于确定所述集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离之和；
第二确定子模块，用于根据所述电气距离之和、所述集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离、所述集合中各风电机组的当日输出平均功率、第j个风电机组的当日输出平均功率确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子；
j∈[1～J]，J为第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数。
进一步的，所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子的计算式如下：
式中，Sij为第j个风电机组对应的综合电气影响因子，kij为第二详细模型风电机组集合中风电机组的总数，Pavg(l)为第二详细模型风电机组集合中第l个风电机组的当日输出平均功率，Pavg(Mij)为第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组的当日输出平均功率，sumx(Mij)为第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组对应的第二详细模型风电机组集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离之和。
进一步的，所述划分单元，用于基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合；
其中，所述划分单元具体用于判断所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子是否小于第一阈值，若所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子小于所述第一阈值，则将所述第二详细模型风电机组集合中风电机组从所述等值模型风电机组集合中划分到详细模型风电机组集合，否则，不进行划分；
其中，所述第一阈值为所述第二详细模型风电机组集合中风电机组的总数与0.1的乘积。
本申请第三方面实施例提出一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如第一方面实施例所述的方法。
本申请第四方面实施例提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的方法。
本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
本申请提出了风电机组数字仿真模型的划分方法及系统，其中，所述方法包括：步骤F1:获取所需要仿真的风电场中预先设定的利用详细模型进行模拟的初始详细模型风电机组集合和利用等值模型进行模拟的初始等值模型风电机组集合，令i＝1，其中，i为初始详细模型风电机组集合中的第i个风电机组的编号；步骤F2：从第i-1次模型划分后的等值模型风电机组集合中选取与详细模型风电机组集合中的第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第i个风电机组对应的第一详细模型风电机组集合，其中，当i＝1时，从初始等值模型风电机组集合中选取与第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组；步骤F3：从所述步骤F2选取的初始等值模型风电机组集合选取与所述第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第二详细模型风电机组集合，并确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子，然后基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合；步骤F4：判断j是否大于等于所述第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，进入步骤F5,否则令j＝j+1，返回步骤F3；步骤F5：判断i是否大于等于步骤F3得到的详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，输出当前划分结果，否则令i＝i+1，返回步骤F2。本申请提出的技术方案，明确了详细模型机组集合和等值模型机组集合，在不占用过多计算资源的同时，有效的提升了所关注机组的外特性仿真精度，同时更精准的模拟了机组集群的整体输出特性。
本申请附加的方面以及优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面以及优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请一个实施例提供的一种风电机组数字仿真模型的划分方法的流程图；
图2为根据本申请一个实施例提供的一种风电机组数字仿真模型的划分系统的结构图；
图3为根据本申请一个实施例提供的划分模块的结构图；
图4为根据本申请一个实施例提供的确定单元的结构图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
本申请提出的风电机组数字仿真模型的划分方法及系统，其中，所述方法包括：步骤F1:获取所需要仿真的风电场中预先设定的利用详细模型进行模拟的初始详细模型风电机组集合和利用等值模型进行模拟的初始等值模型风电机组集合，令i＝1，其中，i为初始详细模型风电机组集合中的第i个风电机组的编号；步骤F2：从第i-1次模型划分后的等值模型风电机组集合中选取与详细模型风电机组集合中的第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第i个风电机组对应的第一详细模型风电机组集合，其中，当i＝1时，从初始等值模型风电机组集合中选取与第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组；步骤F3：从所述步骤F2选取的初始等值模型风电机组集合选取与所述第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第二详细模型风电机组集合，并确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子，然后基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合；步骤F4：判断j是否大于等于所述第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，进入步骤F5,否则令j＝j+1，返回步骤F3；步骤F5：判断i是否大于等于步骤F3得到的详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，输出当前划分结果，否则令i＝i+1，返回步骤F2。本申请提出的技术方案，明确了详细模型机组集合和等值模型机组集合，在不占用过多计算资源的同时，有效的提升了所关注机组的外特性仿真精度，同时更精准的模拟了机组集群的整体输出特性。
下面参考附图描述本申请实施例的风电机组数字仿真模型的划分方法及系统。
实施例一
图1为根据本申请一个实施例提供的一种风电机组数字仿真模型的划分方法的流程图，如图1所示，所述方法包括：
步骤F1:获取所需要仿真的风电场中预先设定的利用详细模型进行模拟的初始详细模型风电机组集合和利用等值模型进行模拟的初始等值模型风电机组集合，令i＝1，其中，i为初始详细模型风电机组集合中的第i个风电机组的编号；
步骤F2：从第i-1次模型划分后的等值模型风电机组集合中选取与详细模型风电机组集合中的第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第i个风电机组对应的第一详细模型风电机组集合，其中，当i＝1时，从初始等值模型风电机组集合中选取与第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组；
步骤F3：从所述步骤F2选取的初始等值模型风电机组集合选取与所述第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第二详细模型风电机组集合，并确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子，然后基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合；
步骤F4：判断j是否大于等于所述第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，进入步骤F5,否则令j＝j+1，返回步骤F3；
步骤F5：判断i是否大于等于步骤F3得到的详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，输出当前划分结果，否则令i＝i+1，返回步骤F2。
在本公开实施例中，所述确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子，包括：
获取第二详细模型风电机组集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离、所述集合中各风电机组的当日输出平均功率、第j个风电机组的当日输出平均功率；
确定所述集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离之和；
根据所述电气距离之和、所述集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离、所述集合中各风电机组的当日输出平均功率、第j个风电机组的当日输出平均功率确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子；
其中，j∈[1～J]，J为第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数。
在本公开实施例中，所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子的计算式如下：
式中，Sij为第j个风电机组对应的综合电气影响因子，kij为第二详细模型风电机组集合中风电机组的总数，Pavg(l)为第二详细模型风电机组集合中第l个风电机组的当日输出平均功率，Pavg(Mij)为第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组的当日输出平均功率，sumx(Mij)为第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组对应的第二详细模型风电机组集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离之和。
在本公开实施例中，所述基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合，包括：
判断所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子是否小于第一阈值，若所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子小于所述第一阈值，则将所述第二详细模型风电机组集合中风电机组从所述等值模型风电机组集合中划分到详细模型风电机组集合，否则，不进行划分；
其中，所述第一阈值为所述第二详细模型风电机组集合中风电机组的总数与0.1的乘积。
为了更加清楚地说明本申请实施例的一种风电机组数字仿真模型的划分方法的实现流程，下面以一个具体的方法实施例进行详细说明：
步骤1)将所需要仿真的风电场站中所有的风电机组，按照地理顺序进行编号，从1-N；
步骤2)获取所关注机组集合，作为初始的详细模型机组集合A，定义n为集合A中的当前元素个数；其余N-n个元素，则构成初始的等值模型机组集合B，其中，所关注机组是根据用户的需求，预先设定。实际仿真中，可以将每种不同型号的机组、特定地理位置的机组等，确定为关注机组集合；
步骤3)i＝1；
步骤4)选取集合A中的第i个元素对应的机组，从集合B列出与其具有直接电气连接关系的Mi个机组，将这些机组从集合B中移除，并加入集合A中；
步骤5)j＝1；
步骤6)从集合B中列出与Mi中第j个元素对应的机组(即Mij号机组)具有直接电气连接关系的kij个机组，并利用公式
计算Mij号机组的综合电气影响因子Sij；
步骤7)判断是否有Sij<0.1kij，如果是，则将kij个机组全部从集合B中移除，并加入集合A中；如果否，则保留在集合B中；
步骤8)判断是否有j<Mi，如果是，则令j＝j+1，返回步骤6)；如果否，则进行步骤9)；
步骤9)判断是否有i<n，如果是，则令i＝i+1，返回4)；如果否，则进行步骤10)；需要说明的是，当i＝i+1时，步骤4)中的集合A,是步骤7)加入后的集合A；
步骤10)计算结束，输出此时的详细模型机组集合A和等值模型机组集合B。
综上所述，本实施例提出的一种风电机组数字仿真模型的划分方法，通过对机组的详细模拟需求、关注机组的周边机组影响分析、集群输出特性的模拟要求等方面，明确了详细模型机组集合和等值模型机组集合，在不占用过多计算资源的同时，有效的提升了所关注机组的外特性仿真精度，同时更精准的模拟了机组集群的整体输出特性。
实施例二
图2为根据本申请一个实施例提供的一种风电机组数字仿真模型的划分系统的结构图，如图2所示，所述系统包括：
获取模块100，用于获取所需要仿真的风电场中预先设定的利用详细模型进行模拟的初始详细模型风电机组集合和利用等值模型进行模拟的初始等值模型风电机组集合，令i＝1，其中，i为初始详细模型风电机组集合中的第i个风电机组的编号；
选取模块200，用于从第i-1次模型划分后的等值模型风电机组集合中选取与详细模型风电机组集合中的第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第i个风电机组对应的第一详细模型风电机组集合，其中，当i＝1时，从初始等值模型风电机组集合中选取与第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组；
划分模块300，用于从所述选取模块选取后的初始等值模型风电机组集合选取与所述第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第二详细模型风电机组集合，并确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子，然后基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合；
第一判断模块400，用于判断j是否大于等于所述第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，进入第二判断模块，否则令j＝j+1，返回划分模块；
第二判断模块500，用于判断i是否大于等于步骤F3得到的详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，输出当前划分结果，否则令i＝i+1，返回步选取模块。
在本公开实施例中，如图3所示，所述划分模块300包括：确定单元301和划分单元302；
所述确定单元301，用于确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子；
其中，如图4所示，所述确定单元301包括：
获取子模块3011，用于获取第二详细模型风电机组集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离、所述集合中各风电机组的当日输出平均功率、第j个风电机组的当日输出平均功率；
第一确定子模块3012，用于确定所述集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离之和；
第二确定子模块3013，用于根据所述电气距离之和、所述集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离、所述集合中各风电机组的当日输出平均功率、第j个风电机组的当日输出平均功率确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子；
j∈[1～J]，J为第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数。
其中，所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子的计算式如下：
式中，Sij为第j个风电机组对应的综合电气影响因子，kij为第二详细模型风电机组集合中风电机组的总数，Pavg(l)为第二详细模型风电机组集合中第l个风电机组的当日输出平均功率，Pavg(Mij)为第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组的当日输出平均功率，sumx(Mij)为第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组对应的第二详细模型风电机组集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离之和。
在本公开实施例中，所述划分单元302，用于基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合；
其中，所述划分单元302具体用于：
判断所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子是否小于第一阈值，若所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子小于所述第一阈值，则将所述第二详细模型风电机组集合中风电机组从所述等值模型风电机组集合中划分到详细模型风电机组集合，否则，不进行划分；
其中，所述第一阈值为所述第二详细模型风电机组集合中风电机组的总数与0.1的乘积。
综上所述，本实施例提出的本一种风电机组数字仿真模型的划分系统，通过对机组的详细模拟需求、关注机组的周边机组影响分析、集群输出特性的模拟要求等方面，明确了详细模型机组集合和等值模型机组集合，在不占用过多计算资源的同时，有效的提升了所关注机组的外特性仿真精度，同时更精准的模拟了机组集群的整体输出特性。
实施例三
为了实现上述实施例，本公开还提出一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如实施例一所述的方法。
实施例四
为了实现上述实施例，本公开还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如实施例一所述的方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种风电机组数字仿真模型的划分方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤F1:获取所需要仿真的风电场中预先设定的利用详细模型进行模拟的初始详细模型风电机组集合和利用等值模型进行模拟的初始等值模型风电机组集合，令i＝1，其中，i为初始详细模型风电机组集合中的第i个风电机组的编号；
步骤F2：从第i-1次模型划分后的等值模型风电机组集合中选取与详细模型风电机组集合中的第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第i个风电机组对应的第一详细模型风电机组集合，其中，当i＝1时，从初始等值模型风电机组集合中选取与第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组；
步骤F3：从所述步骤F2选取的初始等值模型风电机组集合选取与所述第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第二详细模型风电机组集合，并确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子，然后基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合；
步骤F4：判断j是否大于等于所述第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，进入步骤F5,否则令j＝j+1，返回步骤F3；
步骤F5：判断i是否大于等于步骤F3得到的详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，输出当前划分结果，否则令i＝i+1，返回步骤F2。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子，包括：
获取第二详细模型风电机组集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离、所述集合中各风电机组的当日输出平均功率、第j个风电机组的当日输出平均功率；
确定所述集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离之和；
根据所述电气距离之和、所述集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离、所述集合中各风电机组的当日输出平均功率、第j个风电机组的当日输出平均功率确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子；
其中，j∈[1～J]，J为第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子的计算式如下：
式中，Sij为第j个风电机组对应的综合电气影响因子，kij为第二详细模型风电机组集合中风电机组的总数，Pavg(l)为第二详细模型风电机组集合中第l个风电机组的当日输出平均功率，Pavg(Mij)为第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组的当日输出平均功率，sumx(Mij)为第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组对应的第二详细模型风电机组集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离之和。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合，包括：
判断所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子是否小于第一阈值，若所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子小于所述第一阈值，则将所述第二详细模型风电机组集合中风电机组从所述等值模型风电机组集合中划分到详细模型风电机组集合，否则，不进行划分；
其中，所述第一阈值为所述第二详细模型风电机组集合中风电机组的总数与0.1的乘积。
5.一种风电机组数字仿真模型的划分系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用于获取所需要仿真的风电场中预先设定的利用详细模型进行模拟的初始详细模型风电机组集合和利用等值模型进行模拟的初始等值模型风电机组集合，令i＝1，其中，i为初始详细模型风电机组集合中的第i个风电机组的编号；
选取模块，用于从第i-1次模型划分后的等值模型风电机组集合中选取与详细模型风电机组集合中的第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第i个风电机组对应的第一详细模型风电机组集合，其中，当i＝1时，从初始等值模型风电机组集合中选取与第i个风电机组有直接电气连接关系的风电机组；
划分模块，用于从所述选取模块选取后的初始等值模型风电机组集合选取与所述第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组有直接电气连接关系的风电机组，构成第二详细模型风电机组集合，并确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子，然后基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合；
第一判断模块，用于判断j是否大于等于所述第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，进入第二判断模块，否则令j＝j+1，返回划分模块；
第二判断模块，用于判断i是否大于等于步骤F3得到的详细模型风电机组集合中风电机组的总个数，若是，输出当前划分结果，否则令i＝i+1，返回步选取模块。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述划分模块包括：确定单元和划分单元；
所述确定单元，用于确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子；
其中，所述确定单元包括：
获取子模块，用于获取第二详细模型风电机组集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离、所述集合中各风电机组的当日输出平均功率、第j个风电机组的当日输出平均功率；
第一确定子模块，用于确定所述集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离之和；
第二确定子模块，用于根据所述电气距离之和、所述集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离、所述集合中各风电机组的当日输出平均功率、第j个风电机组的当日输出平均功率确定所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子；
j∈[1～J]，J为第一详细模型风电机组集合中风电机组的总个数。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子的计算式如下：
式中，Sij为第j个风电机组对应的综合电气影响因子，kij为第二详细模型风电机组集合中风电机组的总数，Pavg(l)为第二详细模型风电机组集合中第l个风电机组的当日输出平均功率，Pavg(Mij)为第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组的当日输出平均功率，sumx(Mij)为第一详细模型风电机组集合中第j个风电机组对应的第二详细模型风电机组集合中各风电机组与所述第j个风电机组的电气距离之和。
8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述划分单元，用于基于所述综合电气影响因子确定所述第二详细模型风电机组集合划分到详细模型风电机组集合或等值模型风电机组集合；
其中，所述划分单元具体用于判断所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子是否小于第一阈值，若所述第j个风电机组对应的综合电气影响因子小于所述第一阈值，则将所述第二详细模型风电机组集合中风电机组从所述等值模型风电机组集合中划分到详细模型风电机组集合，否则，不进行划分；
其中，所述第一阈值为所述第二详细模型风电机组集合中风电机组的总数与0.1的乘积。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-4任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一所述的方法。
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Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101661530A (zh) * | 2009-09-30 | 2010-03-03 | 华北电力大学（保定） | 基于相关分析求取风电场稳态等效风速与发电功率的方法 |
| CN101882167A (zh) * | 2009-11-25 | 2010-11-10 | 中国电力科学研究院 | 一种大规模风电集中接入电网的风电场等值建模方法 |
| US20120143537A1 (en) * | 2009-06-30 | 2012-06-07 | Vestas Wind Systems A/S | Method of calculating an electrical output of a wind power plant |
| CN103219725A (zh) * | 2013-01-18 | 2013-07-24 | 云南电网公司大理供电局 | 一种基于实时运行数据的风电场等值建模方法 |
| CN103441527A (zh) * | 2013-08-15 | 2013-12-11 | 国家电网公司 | 一种基于实测数据的风电接入系统模型 |
| CN103887815A (zh) * | 2014-02-21 | 2014-06-25 | 华南理工大学 | 基于运行数据的风电场参数辨识及动态等值方法 |
| CN105576654A (zh) * | 2016-01-08 | 2016-05-11 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 直驱风电场等值方法和系统 |
| US20160322830A1 (en) * | 2015-04-29 | 2016-11-03 | Stmicroelectronics S.R.L. | Energy scavenging interface with impedance matching, method for impedance matching of the energy scavenging interface, and energy scavenging system using the energy scavenging interface |
| CN106250660A (zh) * | 2016-08-31 | 2016-12-21 | 上海交通大学 | 一种海上风电场谐振分析方法 |
| US20170271872A1 (en) * | 2016-03-16 | 2017-09-21 | Schweitzer Engineering Laboratories, Inc. | Decentralized Generator Control |
| KR101926036B1 (ko) * | 2017-12-29 | 2018-12-06 | 부경대학교 산학협력단 | 정량적 바람 정보 복원 시스템 및 이를 이용한 정량적 바람 정보 복원 방법 |
| CN110571794A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-12-13 | 国家电网公司东北分部 | 一种适用于双馈风机风电场的暂态模型等值计算方法 |
| CN111027179A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-04-17 | 安徽大学 | 一种计及辅助调频服务的双馈风电场的等值建模方法 |
| US20200401740A1 (en) * | 2019-06-18 | 2020-12-24 | The Governors Of The University Of Alberta | Aggregated model of large-scale wind farms for power system simulation software tools |
| WO2021254538A1 (zh) * | 2020-06-16 | 2021-12-23 | 全球能源互联网研究院有限公司 | 一种含大规模电力电子设备的电力网络仿真方法及系统 |
| CN114357785A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-04-15 | 华北电力大学 | 风电场等值模型稳定性分析适用性的评价参数确定方法 |
-
2022
- 2022-11-24 CN CN202211482776.2A patent/CN115750230A/zh active Pending
Patent Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120143537A1 (en) * | 2009-06-30 | 2012-06-07 | Vestas Wind Systems A/S | Method of calculating an electrical output of a wind power plant |
| CN101661530A (zh) * | 2009-09-30 | 2010-03-03 | 华北电力大学（保定） | 基于相关分析求取风电场稳态等效风速与发电功率的方法 |
| CN101882167A (zh) * | 2009-11-25 | 2010-11-10 | 中国电力科学研究院 | 一种大规模风电集中接入电网的风电场等值建模方法 |
| CN103219725A (zh) * | 2013-01-18 | 2013-07-24 | 云南电网公司大理供电局 | 一种基于实时运行数据的风电场等值建模方法 |
| CN103441527A (zh) * | 2013-08-15 | 2013-12-11 | 国家电网公司 | 一种基于实测数据的风电接入系统模型 |
| CN103887815A (zh) * | 2014-02-21 | 2014-06-25 | 华南理工大学 | 基于运行数据的风电场参数辨识及动态等值方法 |
| US20160322830A1 (en) * | 2015-04-29 | 2016-11-03 | Stmicroelectronics S.R.L. | Energy scavenging interface with impedance matching, method for impedance matching of the energy scavenging interface, and energy scavenging system using the energy scavenging interface |
| CN105576654A (zh) * | 2016-01-08 | 2016-05-11 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 直驱风电场等值方法和系统 |
| US20170271872A1 (en) * | 2016-03-16 | 2017-09-21 | Schweitzer Engineering Laboratories, Inc. | Decentralized Generator Control |
| CN106250660A (zh) * | 2016-08-31 | 2016-12-21 | 上海交通大学 | 一种海上风电场谐振分析方法 |
| KR101926036B1 (ko) * | 2017-12-29 | 2018-12-06 | 부경대학교 산학협력단 | 정량적 바람 정보 복원 시스템 및 이를 이용한 정량적 바람 정보 복원 방법 |
| US20200401740A1 (en) * | 2019-06-18 | 2020-12-24 | The Governors Of The University Of Alberta | Aggregated model of large-scale wind farms for power system simulation software tools |
| CN110571794A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-12-13 | 国家电网公司东北分部 | 一种适用于双馈风机风电场的暂态模型等值计算方法 |
| CN111027179A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-04-17 | 安徽大学 | 一种计及辅助调频服务的双馈风电场的等值建模方法 |
| WO2021254538A1 (zh) * | 2020-06-16 | 2021-12-23 | 全球能源互联网研究院有限公司 | 一种含大规模电力电子设备的电力网络仿真方法及系统 |
| CN114357785A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-04-15 | 华北电力大学 | 风电场等值模型稳定性分析适用性的评价参数确定方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张星;李龙源;胡晓波;王晓茹;周孝信;: "基于风电机组输出时间序列数据分群的风电场动态等值", 电网技术, no. 10, 5 October 2015 (2015-10-05), pages 2787 - 2793 * |
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