[发明专利]一种海上风电场等值建模方法及系统

说明书

本发明提供了一种海上风电场等值建模方法及系统，首先基于风电场相关参数构建海上风电场模型；其次根据风电场中各台风电机组的实际运行风速，对所述海上风电场模型进行潮流计算和稳态工况下系统状态变量初值计算，获得每台风电机组所有状态变量的稳态值；然后将每台风电机组所有状态变量的稳态值作为风电场中分群指标，采用改进的最大最小距离算法进行分群聚类，获得多个机群；最后对同一机群内的风电机组进行参数聚合，等值为一台等值机组，并计算等值机组参数；根据等值机组参数构建风电场等值模型，以使利用所述风电场等值模型进行小信号稳定性分析。本发明基于等值机组参数构建的风电场等值模型更适合于风电场的小信号稳定性分析。

技术领域

本发明涉及输配电技术领域，特别是涉及一种海上风电场等值建模方法及系统。

背景技术

近年来，随着海上风电的快速发展，大量海上风电场采用交流或柔性直流输电并网，风电场并网所产生的振荡失稳问题也陆续出现。这些问题引起了大量专家学者的重视，国内外学者对于风电场并网稳定性问题进行了大量研究。对风电场进行小信号建模是对风电并网系统进行稳定性分析的基础和前提，相比于风电场的电磁暂态模型，风电场状态空间模型更加复杂，对其进行详细建模不切实际，所以对风电场进行等值处理变得不可或缺，这也使得风电场等值模型广泛应用于风电并网稳定性分析中。

在对风电场并网稳定性的研究中，大部分文献采用单机等值模型，即把整个风电场等效为一台等值机组来研究，基于单机等值模型分析风电场并网系统的小信号稳定性，忽略了风电场内部各个风电机组间的交互耦合作用以及风电场电气特性与外部系统之间的耦合关系，导致风电场等值模型难以准确刻画风电场内部以及风电场和外部系统的交互动态特征。若风电场采用多机等值模型，在分群聚类中，需要对风电机组的内部动态特性及其对外部特性的影响进行清晰的分析，准确把握对系统稳定性产生影响的主要变量，从而构造主导振荡特性保持的风电场等值模型，但多用于暂态仿真，其选取的分群指标多与风电场暂态特性相关，并不能准确反应对系统稳定性产生影响的主要变量，所以直接将其用于小信号稳定性分析会带来较大的误差。

发明内容

本发明的目的是提供一种海上风电场等值建模方法及系统，以实现准确构建用于小信号稳定性分析的海上风电场等值模型。

为实现上述目的，本发明提供了一种海上风电场等值建模方法，所述方法包括：

基于风电场相关参数构建海上风电场模型；所述风电场相关参数包括风电场拓扑、风电机组参数、集电网络参数以及外部系统参数；

根据风电场中各台风电机组的实际运行风速，对所述海上风电场模型进行潮流计算和稳态工况下系统状态变量初值计算，获得每台风电机组所有状态变量的稳态值；

将每台风电机组所有状态变量的稳态值作为风电场中分群指标，采用改进的最大最小距离算法进行分群聚类，获得多个机群；

对同一机群内的风电机组进行参数聚合，等值为一台等值机组，并计算等值机组参数；

根据所述等值机组参数构建风电场等值模型，以使利用所述风电场等值模型进行小信号稳定性分析。

可选地，所述将每台风电机组所有状态变量的稳态值作为风电场中分群指标，采用改进的最大最小距离算法进行分群聚类，获得多个机群，具体包括：

对每台风电机组所有状态变量的稳态值进行归一化处理，获得归一化数据集；

从归一化数据集中任意选择一个数据点作为聚类中心M1；将一台风电机组归一化处理后获得的数据称为一个数据点；

再从归一化数据集中选择距离聚类中心M1最远的数据点作为聚类中心M2；

计算归一化数据集中除M1和M2之外的每一个数据点分别与M1、M2的欧几里得距离，并分别选取最小的欧几里得距离；从两个最小的欧几里得距离中选取最大欧几里得距离；