[发明专利]一种双馈风力发电场多机表征等值建模方法有效

专利信息
申请号: 201610162711.8 申请日: 2016-03-21
公开(公告)号: CN105703396B 公开(公告)日: 2018-01-16
发明(设计)人: 杨艺云;张阁;肖静;高立克;李小伟;黎敏;肖园园;李珊;周杨珺 申请(专利权)人: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
主分类号: H02J3/38 分类号: H02J3/38;G06F17/50
代理公司: 南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙)45117 代理人: 巢雄辉,汪治兴
地址: 530023 广西*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 一种 风力 电场 表征 等值 建模 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于风能发电技术领域,具体涉及一种双馈风力发电场多机表征等值建模方法。

背景技术

风力发电作为一种重要的新能源发电方式,在中国快速发展。随着风力发电技术的飞速发展,风电机组单机容量及风电场装机容量不断增加,髙穿透功率的风电并入电网势必对系统安全稳定造成影响。研究大规模风电场并网问题的基础性课题是风电机组及风电场建模,为了节约仿真时间且保留相应的模型精度,有必要对风电场进行适当的等值简化。研究风电场的等值建模方法具有非常重要的现实意义。高穿透功率、高短路容量比的风电场并入电力系统势必对电网造成大范围的冲击,对系统安全稳定造成一定影晌,主要体现在风电出力具有随机性、间歇性和波动性的特点,给电网调峰调度带来挑战;大规模风电主要分布在偏远地区,距离主网负荷中心较远,同系统功率交换能力差;此外,大规模风电场并入电力系统还对电网静态及暂态稳定性问题,电压波动及闪变、谐波等电能质量问题产生大范围影响。解决以上问题都需要首先对风电机组及风电场模型进行深入分析和研究。考虑到风电场具有单机容量小、电源数量多、场内接线结构复杂、单机模型阶数高等不同于常规电厂的特点,有必要对风电场等值建模问题进行深入研究。

经对现有技术文献的检索发现,大型风力发电场等值模型研究综述(李先允,陈小虎,唐国庆.“大型风力发电场等值模型研究综述”.华北电力大学学报,2006,33(1):42-46)给出了一种单机表征双馈风电场等值方法,但建立的等值模型与详细模型误差较大。风电场发电机动态等值问题的研究(孙健锋,焦连伟,吴俊玲,等.风电场发电机动态等值问题的研究.电网技术,2004,28(7):58-61)给出了一种多机表征双馈机组等值方法,并给出了双馈机组等值参数计算方法,但该方案没有给出具体的风电机组划群指标。风电场动态等值模型的多机表征方法(米增强,苏勋文,杨奇逊,等.风电场动态等值模型的多机表征方法.电工技术学报,2010,25(5):162-169)给出了详细的双馈风电机组划群指标,采用了K-均值聚类算法对风电机组进行划群,但是此方案产生的划群结果不稳定,等值结果误差较大。

发明内容

本发明的目的为解决现有技术的不足,提供一种双馈风力发电场多机表征等值建模方法,能有效地改善单机等值模型误差大的问题以及普通聚类算法聚类结果不稳定的问题,能更加精确地体现双馈风电场的出力情况。本发明采用如下技术方案:

首先,采集各台风机所处位置的风速、双馈发电机转速、双馈发电机输出有功功率并作为风力机的特征状态变量矢量;其次,利用模糊C均值聚类方法通过对各个风力机的特征状态变量矢量分类,将整个风电场内的风机划分为C个群,并将每个群内的全部风力机等值成为一台风力机;最后,累加C台等值风机输出的有功功率和无功功率,即可得到整个双馈风电场等值模型输出的有功功率和无功功率。本发明提供一种双馈风力发电场多机表征等值建模方法,其特征在于,所述建模方法包括以下步骤:

步骤S1:采集当前时刻每台风力机所处位置的风速、双馈发电机转速、双馈发电机输出有功功率的特征状态变量数据,并将其组成矢量保存起来;

步骤S2:利用模糊C均值聚类算法对全部风力机的特征状态变量矢量进行分类,将整个双馈风电场内的风力机被划分为C个分群;

步骤S3:采用容量加权法,将被划分为同一个分群内的风力机等值为一台风力机,双馈风电场的等值模型将由C台等值风力机组成;

步骤S4:累加C台等值风力机输出的有功功率和无功功率,即可得到整个双馈风电场等值模型输出的有功功率和无功功率。

优选地,所述步骤S2利用模糊C均值聚类算法对全部风力机的特征状态变量矢量进行分类,包括以下步骤:

步骤S21,采集当前时刻每台风力机所处位置的风速V、双馈发电机转速ω、双馈发电机输出有功功率P等数据并将其组成矩阵S满足:

式中:i=1,2,…,n;n为双馈风电场风力机的总台数;xi为第i台风力机的特征状态变量列矢量;xi=[ViωiPi],Vi为第i台风力机所处位置的风速,ωi为第i台双馈发电机转速,Pi为第i台双馈发电机输出有功功率;

步骤S22:模糊C均值聚类算法初始化,设置聚类个数C,模糊指数m,m=3;误差阈值ε,ε=0.001;

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