CN117313293B - 一种直驱风电场小信号等值建模方法、系统、终端及介质 - Google Patents
一种直驱风电场小信号等值建模方法、系统、终端及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117313293B CN117313293B CN202311617946.8A CN202311617946A CN117313293B CN 117313293 B CN117313293 B CN 117313293B CN 202311617946 A CN202311617946 A CN 202311617946A CN 117313293 B CN117313293 B CN 117313293B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- impedance
- wind turbine
- equivalent
- frequency band
- turbine generator
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 67
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims abstract description 52
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims abstract description 11
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 23
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 23
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 14
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 12
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 5
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 4
- 238000006116 polymerization reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 19
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 4
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 4
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 3
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000001959 radiotherapy Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/30—Circuit design
- G06F30/36—Circuit design at the analogue level
- G06F30/367—Design verification, e.g. using simulation, simulation program with integrated circuit emphasis [SPICE], direct methods or relaxation methods
-
- 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
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/06—Wind turbines or wind farms
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Control Of Eletrric Generators (AREA)
Abstract
本发明涉及风电场等值建模领域，具体公开一种直驱风电场小信号等值建模方法、系统、终端及介质，对风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型；在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，将全频段划分为多个频段，选出每个频段内灵敏度最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数；针对每个频段，对当前频段的主导因素参数进行辨识以修正聚合近似计算形成的误差；通过聚合近似计算的风电机组等值阻抗模型和主导因素参数辨识结果，获得最终的风电机组等值阻抗模型。本发明等值阻抗模型在时域和频域均有较好的精确度，且能够在运行点变化的情况下保持阻抗特性精确度。
Description
技术领域
本发明涉及风电场等值建模领域，具体涉及一种直驱风电场小信号等值建模方法、系统、终端及介质。
背景技术
大规模风电场详细阻抗模型阶数高，数值分析面临“维数灾”的问题。为了降低阻抗模型阶数，提高小扰动稳定分析效率，可以采用风电场等值的方法进行简化处理。
目前，风电场等值方法主要可分为容量加权平均法和参数辨识法。容量加权平均法通过对风电场内部风电机组物理参数进行聚合，获得等值风电机组参数。参数辨识法根据风电场并网点动态响应的实测或仿真数据，对等值风电机组参数进行辨识。
然而，以上等值方法更多是来自大信号分析的研究，等值目标多为等值前后时域波形对应，不关注等值前后频域特性的一致性，不适于进行小信号分析。部分研究通过比较等值前后主导模态、同步振荡频带等频域指标提升等值模型的频域特性一致性。但这类方法只关注特定频段内的等值精确度，等值模型无法反映全频段的动态特性，且往往在风电场工况改变后原等值模型精度下降，无法满足分析要求。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种直驱风电场小信号等值建模方法、系统、终端及介质，将聚合计算等值与参数辨识修正结合，能够快速得到等值模型，且模型在时域和频域均有较好的精确度，可以运用于时域分析、阻抗特性分析等。
第一方面，本发放的技术方案提供一种直驱风电场小信号等值建模方法，包括以下步骤：
采用多机等值建模原则，将每条支路上的风电机组等值为一台扩容风电机组；
对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型，风电机组等值阻抗模型是关于电路参数和控制参数的函数；
在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，将全频段划分为多个频段，选出每个频段内灵敏度最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数；
针对每个频段，对当前频段的主导因素参数进行辨识以修正聚合近似计算形成的误差；
通过聚合近似计算的风电机组等值阻抗模型和主导因素参数辨识结果，获得最终的风电机组等值阻抗模型。
在一个可选的实施方式中，对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型，具体包括：
（a）忽略集电线路影响，将同一支路的多个风电机组作为纯并联关系，同时认为同一支路的风电机组的运行工作点、电路参数和控制参数均相同，各个风电机组的阻抗相同，假定支路上有N台风电机组直接并联，则风电机组聚合阻抗表示为：
（1）
其中，Z g为滤波器阻抗，Z gsc为电网侧变换器阻抗，Z ig、Z ug为锁相环阻抗，E为单位矩阵；
（b）根据并联原则得到等值前后风机机组各部分阻抗数量关系，公式表示为：
（2）。
在一个可选的实施方式中，在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，将全频段划分为多个频段，选出每个频段内灵敏度最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数，具体包括：
（a）定义风电机组的控制参数和电路参数集合，表示为：
x WT_para={x 1，x 2，……，x D}（3）
其中，D表示参数个数；
（b）在全频段[H1，H2]赫兹范围内，每h赫兹步长对所有参数计算一次灵敏度，灵敏度K s计算公式表示为：
K si=（4）
K si表示第i个参数的灵敏度；
（c）将全频段划分为M个频段，在每个频段内计算每个参数的灵敏度的平均值，选出每个频段内灵敏度平均值最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数。
在一个可选的实施方式中，针对每个频段，对当前频段的主导因素参数进行辨识以修正聚合近似计算形成的误差，具体包括：
针对每个频段，采用粒子群算法对当前频段的主导因素参数进行辨识，粒子群算法的适应度函数为：
（5）
其中，Zbr表示风电机组等值前支路的详细阻抗，Zbr eq表示支路等值阻抗；
s为频域算子，s m，min，s m，max表示第 m个频段区间的边界点，为第m个频段的第j个主导因素参数。
在一个可选的实施方式中，通过聚合近似计算的风电机组等值阻抗模型和主导因素参数辨识结果，获得最终的风电机组等值阻抗模型，具体包括：
通过公式（1）和公式（5），得到最终的风电机组等值阻抗模型，表达式为：
（7）
其中，d表示dq坐标系下的d轴分量，q表示dq坐标系下的q轴分量。
在一个可选的实施方式中，对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型时，还包括以下步骤：
对扩容风电机组的集电线路阻抗进行聚合近似计算获得集电线路等值阻抗模型；
对扩容风电机组的变压器阻抗进行聚合近似计算获得变压器等值阻抗模型。
在一个可选的实施方式中，对扩容风电机组的集电线路阻抗进行聚合近似计算获得集电线路等值阻抗模型，具体包括：
采用恒功率损耗法进行等值，认为等值前后集电线路上的功率损耗不便，将集电线路等效为一个聚合阻抗，则集电线路等值阻抗模型表达式为：
（8）
其中，Z Li为第i台机组支路的线路阻抗；P Li为流过阻抗Z Li的损耗；
对扩容风电机组的变压器阻抗进行聚合近似计算获得变压器等值阻抗模型，具体包括：
将风电机组的机端变压器等值为一台位于等值风电机组机端的扩容变压器，扩容变压器阻抗为所有风电机组机端变压器阻抗的并联，则扩容变压器等值容量和等值阻抗的计算公式表示为：
（9）
其中，S T_eq、Z T_eq分别为扩容变压器的等值容量和等值阻抗，S Ti、Z Ti为原风电场内第i个风电机组机端变压器的容量和阻抗。
第二方面，本发明的技术方案提供一种直驱风电场小信号等值建模系统，包括，
等值阻抗模型聚合计算模块：采用多机等值建模原则，将每条支路上的风电机组等值为一台扩容风电机组；对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型，风电机组等值阻抗模型是关于电路参数和控制参数的函数；
主导因素参数选取模块：在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，将全频段划分为多个频段，选出每个频段内灵敏度最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数；
主导因素参数辨识模块：针对每个频段，对当前频段的主导因素参数进行辨识以修正聚合近似计算形成的误差；
等值阻抗模型修正模块：通过聚合近似计算的风电机组等值阻抗模型和主导因素参数辨识结果，获得最终的风电机组等值阻抗模型。
第三方面，本发明的技术方案提供一种终端，包括：
存储器，用于存储直驱风电场小信号等值建模程序；
处理器，用于执行所述直驱风电场小信号等值建模程序时实现如上述任一项所述直驱风电场小信号等值建模方法的步骤。
第四方面，本发明的技术方案提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有直驱风电场小信号等值建模程序，所述直驱风电场小信号等值建模程序被处理器执行时实现如上述任一项所述直驱风电场小信号等值建模方法的步骤。
本发明提供的一种直驱风电场小信号等值建模方法、系统、终端及介质，相对于现有技术，具有以下有益效果：首先根据阻抗串并联原则进行阻抗聚合近似计算，其次基于实测阻抗数据对聚合阻抗计算模型中的关键参数进行分频段辨识，通过参数辨识修正阻抗聚合近似计算带来的误差，能够快速得到等值模型，且对关键参数进行分频段辨识，使得等值阻抗模型在时域和频域均有较好的精确度，可以运用于时域分析、阻抗特性分析等，且能够在运行点变化的情况下保持阻抗特性精确度，从而适用于风电场并网稳定性分析与稳定域演化。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，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的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是直驱风电场示意图。
图2是本发明实施例提供的一种直驱风电场小信号等值建模方法流程示意图。
图3是相同工作点下详细模型、计算参数等值模型和辨识参数等值模型阻抗示意图。
图4是不同工作点下详细模型、计算参数等值模型和辨识参数等值模型阻抗示意图。
图5是本发明实施例提供的一种直驱风电场小信号等值建模系统结构示意框图。
图6是本发明实施例五提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
下面对本发明中出现的关键术语进行解释。
PMSG：Permanent Magnet Synchronous Generator，直驱永磁同步风电机组。
Grid：电网。
SVG：Static Var Generator，静止无功发生器。
图1是直驱风电场示意图，直驱风电机组阻抗ZWT的元素是高阶的。而风电场一般含有数十上百台风电机组以及多条集电线路，其阻抗阶数高达上千阶，计算复杂度显著上升。为便于在线分析系统小扰动稳定域，本章提出了风电场阻抗聚合计算和关键参数辨识的等值方法。首先根据阻抗串并联原则，提出了阻抗聚合近似计算方法。其次，基于实测阻抗数据，提出了聚合阻抗关键参数的辨识方法。通过参数辨识，可以修正阻抗聚合近似计算所带来的误差。
图2是本发明实施例提供的一种直驱风电场小信号等值建模方法流程示意图。其中，图2执行主体可以为一种直驱风电场小信号等值建模系统。本发明实施例提供的直驱风电场小信号等值建模方法由计算机设备执行，相应地，直驱风电场小信号等值建模系统运行于计算机设备中。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些可以省略。
如图2所示，该方法包括以下步骤。
S1，采用多机等值建模原则，将每条支路上的风电机组等值为一台扩容风电机组。
S2，对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型，风电机组等值阻抗模型是关于电路参数和控制参数的函数。
S3，在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，将全频段划分为多个频段，选出每个频段内灵敏度最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数。
S4，针对每个频段，对当前频段的主导因素参数进行辨识以修正聚合近似计算形成的误差。
S5，通过聚合近似计算的风电机组等值阻抗模型和主导因素参数辨识结果，获得最终的风电机组等值阻抗模型。
根据国际电工委员会(IEC)和美国西部电力协调委员会(WECC)制定的风电场时域大信号建模导则，一个由同型风电机组构成的风电场可等效为一台扩容风电机组。然而阻抗频域模型在宽频带范围内呈现强耦合特性，单台等值机组难以保证其准确性。本文采用多机等值建模原则，可以兼顾准确性和计算效率。由于同一支路下各台风电机组型号与电气参数通常相同，每条支路上的风电机组可等值为一台扩容风电机组。
以下对本实施例的阻抗等值模型的聚合近似计算进行说明，一般对风电场的阻抗等值模型计算包括风电机组阻抗、集电线路阻抗和变压器阻抗三个方面的模型计算。由于风电机组阻抗远大于集电线路与变压器阻抗之和，本实施例后续参数辨识的对象选定为风电机组阻抗，即对风电机组等值阻抗模型的主导因素参数进行辨识，修正风电机组等值阻抗模型的聚合近似计算的误差。
（一）风电机组等值阻抗模型聚合近似计算
由于直驱风机阻抗通常远大于集电线路与变压器阻抗之和，可假定风电场支路上N台机组直接并联。在直驱风电场中风电机组阻抗远大于集电线路阻抗，因此可在等值推导部分忽略集电线路影响，认为风电机组为纯并联关系。同时，认为同一支路的风电机组的运行工作点、电路参数和控制参数均相同。因此各个风电机组的阻抗也认为是相同，本实施例直驱式风电场的风电机组聚合阻抗近似表示为：
（1）
其中，Z g为滤波器阻抗，Z gsc为电网侧变换器阻抗，Z ig、Z ug为锁相环阻抗，E为单位矩阵。
根据并联原则得到等值前后风机机组各部分阻抗数量关系，公式表示为：
（2）
（二）集电线路等值阻抗模块聚合近似计算
集电线路采用恒功率损耗法进行等值，即认为等值前后集电线路上的功率损耗不变，将风电场集电网络等效为一个聚合阻抗。本实施例中，集电线路等值阻抗模型表达式为：
（3）
其中，Z Li为第i台机组支路的线路阻抗；P Li为流过阻抗Z Li的损耗。
（三）变压器等值阻抗模型聚合近似计算
对于风电场内风电机组的机端变压器，将其等值为一台位于等值风电机组机端的扩容变压器。扩容变压器容量为原风电场内所有风电机组机端变压器容量之和。扩容变压器阻抗为所有风电机组机端变压器阻抗的并联，本实施例中扩容变压器等值容量和等值阻抗的计算公式表示为：
（4）
其中，S T_eq、Z T_eq分别为扩容变压器的等值容量和等值阻抗，S Ti、Z Ti为原风电场内第i个风电机组机端变压器的容量和阻抗。
上一节的阻抗聚合近似计算存在误差，可通过修正部分关键参数提高风电场支路等值阻抗的准确度。传统的等值参数辨识多针对大扰动下时域等值模型。若将其应用于小信号模型等值，难以保证等值阻抗在全频段内的准确性。由于阻抗在宽频带范围内呈现强非线性，本实施例提出分频段主导参数修正的方法。
首先，对宽频带阻抗的参数灵敏度进行分析。由于直驱风机阻抗通常远大于集电线路与变压器阻抗之和，参数辨识的对象选定为等值风电机组。公式(1)中的近似计算阻抗Zbr是关于电路参数和控制参数的函数。等值模型的部分控制参数和电气参数如下表格所示，从这些参数中选出主导因素参数。
表1：直驱风机部分参数表
本实施例首先在在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，然后将全频段划分为多个频段，选出每个频段内灵敏度最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数。
定义风电机组的控制参数和电路参数集合，表示为：
x WT_para={x 1，x 2，……，x D} （5）
其中，D表示参数个数
为获得阻抗特性的主导因素参数，进行阻抗灵敏度分析。本实施例在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，灵敏度K s计算公式表示为：
K si=（6）
K si表示第i个参数的灵敏度。
公式（6）的灵敏度K s是关于频域算子s的函数，由于阻抗具有强非线性特性，灵敏度在宽频带范围内呈现非线性特性。本实施例在宽频带[H1，H2]赫兹范围，每h赫兹步长对所有参数计算一次公式(6)表示的灵敏度K s，例如在0-1000Hz范围内每1Hz步长对所有参数计算一次灵敏度。
对所有参数计算若干灵敏度之后，根据各个参数的灵敏度找出主导因素参数。本实施例将全频段划分为M个频段，在每个频段找到当前频段的主导因素参数。具体地，在每个频段内计算每个参数的灵敏度的平均值，选出每个频段内灵敏度平均值最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数。
经计算，在每个频段，直驱风机电流内环的比例、积分系数，锁相环的比例积分系数，滤波器的电阻和电感这几个参数的灵敏度均比其他参数的灵敏度高。将这几个参数作为主导因素参数。
通过直驱风机的阻抗表达式对等值后风电机组的控制参数和电路参数进行推导，可得到直驱风电机组在小集电线路阻抗情况下的控制参数等值计算方法，表示为：
（7）
其中，k p、k i为直驱风机电流内环的比例、积分系数，k p-PLL、k i-PLL为锁相环的比例积分系数，L g、R g为滤波器的电阻和电感，下标eq代表等值后对应参数。
最后，对主导因素参数进行修正。选取等值前目标支路的阻抗作为等值的目标，通过将等值前后的阻抗进行对比，选取各频段的主导因素参数作为辨识对象进行分段辨识，对各个频段修正计算等值部分形成的误差。
本实施例采用粒子群算法对小信号等值参数进行分频段的辨识。粒子群算法是一种基于种群全局搜索的自适应迭代算法，具有对优化函数要求低、收敛速度快等优点。预先对粒子群算法进行训练，采用实测阻抗数据进行训练，实测阻抗数据可以是利用RTLab扫频测量得到的实际直驱风电机组的阻抗特性。RT-LAB是由加拿大Opal-RT Technologies推出的一套工业级的系统实时仿真平台。频率扫描法可通过在机组端注入扰动对机组的阻抗特性进行测量。
针对第m个分区内的参数辨识，PSO 算法的适应度函数可写为：
（8）
其中，Zbr表示风电机组等值前支路的详细阻抗，Zbr eq表示支路等值阻抗。
s为频域算子，s m，min，s m，max表示第 m个频段区间的边界点，为第m个频段的第j个主导因素参数，m=1、2、…、M。
通过公式(1)的阻抗聚合近似计算和公式(8)的主导参数辨识，可以得到支路等值阻抗表达式为：
（9）
其中，d表示dq坐标系下的d轴分量，q表示dq坐标系下的q轴分量。
dq坐标系是一种基于三相电流或电压的数学模型,它可以将三相电路转换为两相电路进行分析和计算。dq_坐标系由两个相互垂真的轴组成，d 轴与三相电压或电流的相位一致，q轴与d 轴垂直。dq坐标系可以将三相电压或电流转换为两个正交的 dq轴分量，从而简化了计算和分析的复杂度，常用于矢量控制。
选取同一支路下的八台风机进行等值效果的验证。为尽量贴合风电场实际运行情况，算例设定此同一支路下的八台风机发出的有功功率不同。首先，使用等值计算方法计算等值模型参数，随后对计算等值阻抗模型关键参数的灵敏度进行分析，最后进行基于粒子群算法的阻抗特性参数辨识。
相同工作点下详细阻抗模型、计算参数等值阻抗模型和辨识参数等值阻抗模型如图3所示。由图3可知，仅采用计算等值形成等值模型的阻抗特性与原始支路模型阻抗特性相差较大，无法满足小干扰分析的需要。因此需要采用粒子群算法进行参数辨识，修正计算等值误差。由图3可知，在进行基于粒子群算法的参数辨识后，辨识参数等值阻抗模型与原始支路模型的阻抗特性基本一致，等值精确度大幅度提高。具体而言，各项阻抗的误差在0.5%以内。
为验证等值模型在不同工作点下的准确性。对比了支路功率分别为10 MW，15 MW，20 MW的详细阻抗模型和辨识参数等值阻抗模型，结果如图4所示。在不同的有功功率下Zdd，Zqd 的阻抗值不变，不受功率运行点的影响。而Zdq，Zqq的幅值随功率的增加而增加。可以得出本方法所提的等值模型在不同的工作点下都具有高准确度。因此，等值模型可以适用于不同工况的稳定性分析。
上文中对于一种直驱风电场小信号等值建模方法的实施例进行了详细描述，基于上述实施例描述的直驱风电场小信号等值建模方法，本发明实施例还提供了一种与该方法对应的直驱风电场小信号等值建模系统。
图5是本发明实施例提供的一种直驱风电场小信号等值建模系统结构示意框图，直驱风电场小信号等值建模系统500根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块，如图5所示。所述功能模块可以包括：等值阻抗模型聚合计算模块510、主导因素参数选取模块520、主导因素参数辨识模块530、等值阻抗模型修正模块540。本发明所称的模块是指一种能够被至少一个处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器中。
等值阻抗模型聚合计算模块510：采用多机等值建模原则，将每条支路上的风电机组等值为一台扩容风电机组；对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型，风电机组等值阻抗模型是关于电路参数和控制参数的函数。
主导因素参数选取模块520：在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，将全频段划分为多个频段，选出每个频段内灵敏度最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数。
主导因素参数辨识模块530：针对每个频段，对当前频段的主导因素参数进行辨识以修正聚合近似计算形成的误差。
等值阻抗模型修正模块540：通过聚合近似计算的风电机组等值阻抗模型和主导因素参数辨识结果，获得最终的风电机组等值阻抗模型。
本实施例的直驱风电场小信号等值建模系统用于实现前述的直驱风电场小信号等值建模方法，因此该系统中的具体实施方式可见前文中的直驱风电场小信号等值建模方法的实施例部分，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再展开介绍。
另外，由于本实施例的直驱风电场小信号等值建模系统用于实现前述的直驱风电场小信号等值建模方法，因此其作用与上述方法的作用相对应，这里不再赘述。
图6为本发明实施例提供的一种终端600的结构示意图，包括：处理器610、存储器620及通信单元630。所述处理器610用于实现存储器620中保存的直驱风电场小信号等值建模程序时实现以下步骤：
采用多机等值建模原则，将每条支路上的风电机组等值为一台扩容风电机组；
对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型，风电机组等值阻抗模型是关于电路参数和控制参数的函数；
在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，将全频段划分为多个频段，选出每个频段内灵敏度最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数；
针对每个频段，对当前频段的主导因素参数进行辨识以修正聚合近似计算形成的误差；
通过聚合近似计算的风电机组等值阻抗模型和主导因素参数辨识结果，获得最终的风电机组等值阻抗模型。
该终端600包括处理器610、存储器620及通信单元630。这些组件通过一条或多条总线进行通信，本领域技术人员可以理解，图中示出的服务器的结构并不构成对本发明的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
其中，该存储器620可以用于存储处理器610的执行指令，存储器620可以由任何类型的易失性或非易失性存储终端或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM），电可擦除可编程只读存储器（EEPROM），可擦除可编程只读存储器（EPROM），可编程只读存储器（PROM），只读存储器（ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。当存储器620中的执行指令由处理器610执行时，使得终端600能够执行以下上述方法实施例中的部分或全部步骤。
处理器610为存储终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器620内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，以执行电子终端的各种功能和/或处理数据。所述处理器可以由集成电路(Integrated Circuit，简称IC) 组成，例如可以由单颗封装的IC 所组成，也可以由连接多颗相同功能或不同功能的封装IC而组成。举例来说，处理器610可以仅包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)。在本发明实施方式中，CPU可以是单运算核心，也可以包括多运算核心。
通信单元630，用于建立通信信道，从而使所述存储终端可以与其它终端进行通信。接收其他终端发送的用户数据或者向其他终端发送用户数据。
本发明还提供一种计算机存储介质，这里所说的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（英文：read-only memory，简称：ROM）或随机存储记忆体（英文：random accessmemory，简称：RAM）等。
计算机存储介质存储有直驱风电场小信号等值建模程序，所述直驱风电场小信号等值建模程序被处理器执行时实现以下步骤：
采用多机等值建模原则，将每条支路上的风电机组等值为一台扩容风电机组；
对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型，风电机组等值阻抗模型是关于电路参数和控制参数的函数；
在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，将全频段划分为多个频段，选出每个频段内灵敏度最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数；
针对每个频段，对当前频段的主导因素参数进行辨识以修正聚合近似计算形成的误差；
通过聚合近似计算的风电机组等值阻抗模型和主导因素参数辨识结果，获得最终的风电机组等值阻抗模型。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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如U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、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，包括若干指令用以使得一台计算机终端（可以是个人计算机，服务器，或者第二终端、网络终端等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
在本发明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，在本发明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。
以上公开的仅为本发明的优选实施方式，但本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的没有创造性的变化，以及在不脱离本发明原理前提下所作的若干改进和润饰，都应落在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种直驱风电场小信号等值建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
采用多机等值建模原则，将每条支路上的风电机组等值为一台扩容风电机组；
对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型，风电机组等值阻抗模型是关于电路参数和控制参数的函数；
在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，将全频段划分为多个频段，选出每个频段内灵敏度最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数；
针对每个频段，对当前频段的主导因素参数进行辨识以修正聚合近似计算形成的误差；
通过聚合近似计算的风电机组等值阻抗模型和主导因素参数辨识结果，获得最终的风电机组等值阻抗模型；
其中，对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型，具体包括：
忽略集电线路影响，将同一支路的多个风电机组作为纯并联关系，同时认为同一支路的风电机组的运行工作点、电路参数和控制参数均相同，各个风电机组的阻抗相同，假定支路上有N台风电机组直接并联，则风电机组聚合阻抗表示为：
（1）
其中，Z g为滤波器阻抗，Z gsc为电网侧变换器阻抗，Z ig、Z ug为锁相环阻抗，E为单位矩阵；
其中，在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，将全频段划分为多个频段，选出每个频段内灵敏度最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数，具体包括：
（a）定义风电机组的控制参数和电路参数集合，表示为：
x WT_para={x 1，x 2，……，x D}（3）
其中，D表示参数个数；
（b）在全频段[H1，H2]赫兹范围内，每h赫兹步长对所有参数计算一次灵敏度，灵敏度K s计算公式表示为：
K si=（4）
K si表示第i个参数的灵敏度；
（c）将全频段划分为M个频段，在每个频段内计算每个参数的灵敏度的平均值，选出每个频段内灵敏度平均值最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数；
其中，针对每个频段，对当前频段的主导因素参数进行辨识以修正聚合近似计算形成的误差，具体包括：
针对每个频段，采用粒子群算法对当前频段的主导因素参数进行辨识，粒子群算法的适应度函数为：
（5）
其中，Zbr表示风电机组等值前支路的详细阻抗，Zbr eq表示支路等值阻抗；
s为频域算子，s m，min，s m，max表示第 m个频段区间的边界点，为第m个频段的第j个主导因素参数；
其中，通过聚合近似计算的风电机组等值阻抗模型和主导因素参数辨识结果，获得最终的风电机组等值阻抗模型，具体包括：
通过公式（1）和公式（5），得到最终的风电机组等值阻抗模型，表达式为：
（7）
其中，d表示dq坐标系下的d轴分量，q表示dq坐标系下的q轴分量。
2.根据权利要求1所述的直驱风电场小信号等值建模方法，其特征在于，对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型，具体还包括：
根据并联原则得到等值前后风机机组各部分阻抗数量关系，公式表示为：
（2）。
3.根据权利要求2所述的直驱风电场小信号等值建模方法，其特征在于，对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型时，还包括以下步骤：
对扩容风电机组的集电线路阻抗进行聚合近似计算获得集电线路等值阻抗模型；
对扩容风电机组的变压器阻抗进行聚合近似计算获得变压器等值阻抗模型。
4.根据权利要求3所述的直驱风电场小信号等值建模方法，其特征在于，对扩容风电机组的集电线路阻抗进行聚合近似计算获得集电线路等值阻抗模型，具体包括：
采用恒功率损耗法进行等值，认为等值前后集电线路上的功率损耗不便，将集电线路等效为一个聚合阻抗，则集电线路等值阻抗模型表达式为：
（8）
其中，Z Li为第i台机组支路的线路阻抗；P Li为流过阻抗Z Li的损耗；
对扩容风电机组的变压器阻抗进行聚合近似计算获得变压器等值阻抗模型，具体包括：
将风电机组的机端变压器等值为一台位于等值风电机组机端的扩容变压器，扩容变压器阻抗为所有风电机组机端变压器阻抗的并联，则扩容变压器等值容量和等值阻抗的计算公式表示为：
（9）
其中，S T_eq、Z T_eq分别为扩容变压器的等值容量和等值阻抗，S Ti、Z Ti为原风电场内第i个风电机组机端变压器的容量和阻抗。
5.一种直驱风电场小信号等值建模系统，其特征在于，包括，
等值阻抗模型聚合计算模块：采用多机等值建模原则，将每条支路上的风电机组等值为一台扩容风电机组；对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型，风电机组等值阻抗模型是关于电路参数和控制参数的函数；
主导因素参数选取模块：在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，将全频段划分为多个频段，选出每个频段内灵敏度最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数；
主导因素参数辨识模块：针对每个频段，对当前频段的主导因素参数进行辨识以修正聚合近似计算形成的误差；
等值阻抗模型修正模块：通过聚合近似计算的风电机组等值阻抗模型和主导因素参数辨识结果，获得最终的风电机组等值阻抗模型；
其中，对扩容风电机组的风电机组阻抗进行聚合近似计算获得风电机组等值阻抗模型，具体包括：
忽略集电线路影响，将同一支路的多个风电机组作为纯并联关系，同时认为同一支路的风电机组的运行工作点、电路参数和控制参数均相同，各个风电机组的阻抗相同，假定支路上有N台风电机组直接并联，则风电机组聚合阻抗表示为：
（1）
其中，Z g为滤波器阻抗，Z gsc为电网侧变换器阻抗，Z ig、Z ug为锁相环阻抗，E为单位矩阵；
其中，在全频段内计算风电机组等值前支路的详细阻抗对各个参数的灵敏度，将全频段划分为多个频段，选出每个频段内灵敏度最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数，具体包括：
（a）定义风电机组的控制参数和电路参数集合，表示为：
x WT_para={x 1，x 2，……，x D}（3）
其中，D表示参数个数；
（b）在全频段[H1，H2]赫兹范围内，每h赫兹步长对所有参数计算一次灵敏度，灵敏度K s计算公式表示为：
K si=（4）
K si表示第i个参数的灵敏度；
（c）将全频段划分为M个频段，在每个频段内计算每个参数的灵敏度的平均值，选出每个频段内灵敏度平均值最大的至少一个参数作为当前频段的主导因素参数；
其中，针对每个频段，对当前频段的主导因素参数进行辨识以修正聚合近似计算形成的误差，具体包括：
针对每个频段，采用粒子群算法对当前频段的主导因素参数进行辨识，粒子群算法的适应度函数为：
（5）
其中，Zbr表示风电机组等值前支路的详细阻抗，Zbr eq表示支路等值阻抗；
s为频域算子，s m，min，s m，max表示第 m个频段区间的边界点，为第m个频段的第j个主导因素参数；
其中，通过聚合近似计算的风电机组等值阻抗模型和主导因素参数辨识结果，获得最终的风电机组等值阻抗模型，具体包括：
通过公式（1）和公式（5），得到最终的风电机组等值阻抗模型，表达式为：
（7）
其中，d表示dq坐标系下的d轴分量，q表示dq坐标系下的q轴分量。
6.一种终端，其特征在于，包括：
存储器，用于存储直驱风电场小信号等值建模程序；
处理器，用于执行所述直驱风电场小信号等值建模程序时实现如权利要求1-4任一项所述直驱风电场小信号等值建模方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有直驱风电场小信号等值建模程序，所述直驱风电场小信号等值建模程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述直驱风电场小信号等值建模方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311617946.8A CN117313293B (zh) | 2023-11-30 | 2023-11-30 | 一种直驱风电场小信号等值建模方法、系统、终端及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311617946.8A CN117313293B (zh) | 2023-11-30 | 2023-11-30 | 一种直驱风电场小信号等值建模方法、系统、终端及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117313293A CN117313293A (zh) | 2023-12-29 |
| CN117313293B true CN117313293B (zh) | 2024-02-27 |
Family
ID=89274182
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311617946.8A Active CN117313293B (zh) | 2023-11-30 | 2023-11-30 | 一种直驱风电场小信号等值建模方法、系统、终端及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117313293B (zh) |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB694634A (en) * | 1949-08-15 | 1953-07-22 | Post Office | Improvements in or relating to wide-band two-phase networks |
| SU1599803A1 (ru) * | 1988-05-10 | 1990-10-15 | Ульяновский политехнический институт | Способ измерени параметров многоэлементных двухполюсников мостами переменного тока |
| CN107451364A (zh) * | 2017-08-03 | 2017-12-08 | 华北电力大学 | 一种dfig风电场等值参数的辨识方法 |
| CN108304681A (zh) * | 2018-03-13 | 2018-07-20 | 江苏大学 | 基于风电机组3种运行区域的风电场模型聚合方法 |
| CN108460228A (zh) * | 2018-03-21 | 2018-08-28 | 电子科技大学 | 一种基于多目标优化算法进行风电场等值的方法 |
| WO2020192145A1 (zh) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | 中国电力科学研究院有限公司 | 用于确定特高压直流送端交流系统的开机数量的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111737919A (zh) * | 2020-06-26 | 2020-10-02 | 西安热工研究院有限公司 | 一种适用于次同步振荡分析的直驱式风电场分群方法 |
| CN111884259A (zh) * | 2020-08-04 | 2020-11-03 | 浙江大学 | 一种考虑系统小干扰稳定特性的场站级风电机组自适应等值方法 |
| CN112217203A (zh) * | 2020-09-28 | 2021-01-12 | 西安热工研究院有限公司 | 一种保持模型结构的直驱式风电场次同步振荡等值方法 |
| CN115563876A (zh) * | 2022-10-20 | 2023-01-03 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种基于分步参数辨识的风电场动态等值建模方法 |
| CN115833170A (zh) * | 2022-11-21 | 2023-03-21 | 国网重庆市电力公司电力科学研究院 | 一种背靠背柔性直流系统连续高频谐振抑制方法 |
| CN116187082A (zh) * | 2023-03-08 | 2023-05-30 | 国网黑龙江省电力有限公司 | 风电场单机等值建模方法 |
| CN116738636A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-09-12 | 安徽新力电业科技咨询有限责任公司 | 考虑阻抗特性及同步机制的双馈风电场站的多机等值方法 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9712234B1 (en) * | 2015-12-28 | 2017-07-18 | Wisconsin Alumni Research Foundation | Location aware communication system using visible light transmission |
| US20210124086A1 (en) * | 2019-10-11 | 2021-04-29 | W.D. Von Gonten Laboratories, LLC | Methods For Modeling Multiple Simultaneously Propagating Hydraulic Fractures |
| CN112734909B (zh) * | 2020-12-31 | 2022-02-01 | 杭州堃博生物科技有限公司 | 射频操作提示方法、电子装置及计算机可读存储介质 |
| CN112953172B (zh) * | 2021-01-28 | 2022-02-01 | 东南大学 | 一种锁相环耦合下模块化多电平换流器序阻抗建模的方法 |
-
2023
- 2023-11-30 CN CN202311617946.8A patent/CN117313293B/zh active Active
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB694634A (en) * | 1949-08-15 | 1953-07-22 | Post Office | Improvements in or relating to wide-band two-phase networks |
| SU1599803A1 (ru) * | 1988-05-10 | 1990-10-15 | Ульяновский политехнический институт | Способ измерени параметров многоэлементных двухполюсников мостами переменного тока |
| CN107451364A (zh) * | 2017-08-03 | 2017-12-08 | 华北电力大学 | 一种dfig风电场等值参数的辨识方法 |
| CN108304681A (zh) * | 2018-03-13 | 2018-07-20 | 江苏大学 | 基于风电机组3种运行区域的风电场模型聚合方法 |
| CN108460228A (zh) * | 2018-03-21 | 2018-08-28 | 电子科技大学 | 一种基于多目标优化算法进行风电场等值的方法 |
| WO2020192145A1 (zh) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | 中国电力科学研究院有限公司 | 用于确定特高压直流送端交流系统的开机数量的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111737919A (zh) * | 2020-06-26 | 2020-10-02 | 西安热工研究院有限公司 | 一种适用于次同步振荡分析的直驱式风电场分群方法 |
| CN111884259A (zh) * | 2020-08-04 | 2020-11-03 | 浙江大学 | 一种考虑系统小干扰稳定特性的场站级风电机组自适应等值方法 |
| CN112217203A (zh) * | 2020-09-28 | 2021-01-12 | 西安热工研究院有限公司 | 一种保持模型结构的直驱式风电场次同步振荡等值方法 |
| CN115563876A (zh) * | 2022-10-20 | 2023-01-03 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种基于分步参数辨识的风电场动态等值建模方法 |
| CN115833170A (zh) * | 2022-11-21 | 2023-03-21 | 国网重庆市电力公司电力科学研究院 | 一种背靠背柔性直流系统连续高频谐振抑制方法 |
| CN116187082A (zh) * | 2023-03-08 | 2023-05-30 | 国网黑龙江省电力有限公司 | 风电场单机等值建模方法 |
| CN116738636A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-09-12 | 安徽新力电业科技咨询有限责任公司 | 考虑阻抗特性及同步机制的双馈风电场站的多机等值方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 基于分频段辨识的永磁直驱风电场小信号等值方法;梅耀丹 等;《广东电力》;第36卷(第09期);77-86 * |
| 基于阻抗测量的风电场谐振特性分析;锁军;袁丽丽;彭书涛;刘坤雄;覃智君;阳育德;;电力系统保护与控制(第24期);全文 * |
| 基于阻抗灵敏度的直驱风电场并网次同步振荡影响因素及参数调整分析;张明远;肖仕武;田恬;张海华;毕天姝;梁福波;;电网技术;20180718(09);全文 * |
| 考虑风电随机性的直驱风机风电场等值模型评价方法;安之;沈沉;郑泽天;王志文;魏巍;;中国电机工程学报(第22期);全文 * |
| 风电接入对继电保护的影响(一)――鼠笼式风电场电磁暂态等值建模;张保会;李光辉;王进;郝治国;郭丹阳;王小立;;电力自动化设备;20130110(01);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117313293A (zh) | 2023-12-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Ma et al. | Reducing identified parameters of measurement-based composite load model | |
| US20140229153A1 (en) | Simulation of an electrical power distribution network in a wind farm | |
| CN111797510A (zh) | 一种新能源场站短路比的计算方法及系统 | |
| CN113300383A (zh) | 一种机电暂态建模方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN109301814B (zh) | 一种接入电网风电容量分析方法和系统 | |
| CN110969305B (zh) | 一种光伏电站仿真模型参数优化方法及系统 | |
| CN114884094A (zh) | 一种风电场阻抗特性监测方法、系统、设备和介质 | |
| CN115549139A (zh) | 一种新能源发电和负荷混合模型辨识建模方法 | |
| CN106897514B (zh) | 一种全功率变换型新能源场站的短路电流计算模型的建立方法 | |
| CN112072692A (zh) | 一种新能源发电场站的阻抗等值方法及装置 | |
| CN117313293B (zh) | 一种直驱风电场小信号等值建模方法、系统、终端及介质 | |
| CN111525590A (zh) | 动态无功补偿装置建模方法及装置 | |
| CN112765932B (zh) | 分析svg对双馈并网系统的影响的方法及装置 | |
| CN115659601A (zh) | 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 | |
| CN114465280A (zh) | 一种新能源并网系统动态等效建模方法 | |
| CN114301055A (zh) | 基于宽频量测的电力系统间谐波潮流获取方法与系统 | |
| CN113721461A (zh) | 一种基于多试验场景的新能源机组参数辨识方法及系统 | |
| CN113482852A (zh) | 永磁直驱风力发电变换器控制方法、终端及存储介质 | |
| CN110378597B (zh) | 一种光伏发电设备故障电流在线计算方法及装置 | |
| Karayaka et al. | Identification of armature circuit and field winding parameters of large utility generators | |
| Sahin et al. | Optimized fractional order control of a cascaded synchronous buck–boost converter for a wave-uc hybrid energy system | |
| CN114779124B (zh) | 一种监测电力系统短路电流的方法及系统 | |
| CN111769571B (zh) | 基于光伏虚拟同步发电机的调频方法及系统 | |
| CN118070498A (zh) | 计及小水电机群的配网综合负荷建模及求解方法和系统 | |
| CN114123164B (zh) | 一种电力系统短路容量计算方法、装置及终端设备 |
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 |