[发明专利]一种基于运行数据的风电场动态分群等值方法在审

专利信息
申请号: 201510732292.2 申请日: 2015-11-01
公开(公告)号: CN105303319A 公开(公告)日: 2016-02-03
发明(设计)人: 吴文兵;万月忠;李乐萍;孙炳申;杜伟华;李淑会;崔玉军;张相群;张建峰;徐跃东;宋宁;杨昕;杨卫东;李洋;郭瑞 申请(专利权)人: 国网山东省电力公司聊城供电公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 代理人: 汤东凤
地址: 252000*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 运行 数据 电场 动态 分群 等值 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及电力系统建模领域,具体是一种基于运行数据的风电场动态分群等值方法。

背景技术

风力发电是实现风能大规模开发利用的重要途径,是实现低碳电力的重要选择。近几年,风电场的规模不断扩大,使得风电在电网中所占的比例不断提高。日益成熟的风力发电技术使得越来越多的大规模风电场实现了并网运行,风电场将成为电力系统的重要组成部分风电基地也将实现千万千瓦风电的集中送出。

随着风电场规模增加大型风场中风力发电机组数量甚至达到上千台风机,如在建模过程中把每台风机都进行详细建模,将会导致电力系统“维数灾”的发生,运算领巨大甚至无法进行仿真。后续研究风电场的基础,为准确评估大容量风电场和电力系统之间的相互影响,开展对风电场等值建模的研究就显得尤为必要。

实现风电机组分群是多机等值首各群内的风电机组进行单机等值的重要依据。

聚类又称为分割,即将样本集合划分为若干类,使类内的样本之间有较高的相似度,而类间的样本差别尽可能大。在实际应用中,聚类采用的指标必须与专业知识相结合,要求用于表征各风力发电机的距离指标能客观、准确地描述各样本之间的相似关系,并具有明确的物理意义和较强的自适应能力。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于运行数据的风电场动态分群等值方法。

为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:

一种基于运行数据的风电场动态分群等值方法,包括以下步骤:

步骤a:运用风电场实测的运行数据,应用基于延时相空间的几何模板匹配方法计算风力发电机的样本距离矩阵;

步骤b:依照样本距离矩阵,基于路径聚合的图聚类算法对风电场进行机群划分。

作为本发明进一步的方案:所述步骤a包括以下具体步骤:

(a1)运行数据选取风电场在扰动期间给定时间段内的各风力发电机的实测有功功率曲线,作为延时相空间的实测数据矩阵;

(a2)针对任意两样本,确定各自的重构维数m及延迟参数τ后进行相空间重构,对重构后的相空间进行几何模板匹配得到样本相似度;

(a3)定义样本距离函数,用两样本间的距离表征样本之间的相似度,形成风力发电机的样本距离矩阵。

作为本发明再进一步的方案:所述步骤b包括以下具体步骤:

(b1)搭建双馈风电场等值模型,给定风机功率控制器和电流控制器参数,机组参数按照风机容量的变化作等比例增加,风轮半径保持不变;

(b2)定义目标函数为风机模型仿真曲线和参考曲线的均方根,作为粒子的适应度函数;

(b3)选择待辨识参数电子电阻Rs、定子漏抗Ls、归算后的转子电阻Rr、转子电抗Lr、,设定粒子数大小,初始化粒子群体位置和速度,设定粒子群位置和速度的限制、全局和局部最优权重系数、收敛条件;

(b4)计算粒子的适应度,更新个体最优值及全局最优值;

(b5)更新粒子飞行速度和位置;

(b6)计算判断当前是否需要变异;

(b7)重复步骤(b4)至步骤(b6),直到适应度满足收敛精度要求或达到迭代次数,取全局最优的粒子参数作为等值风力发电机的各项参数。

与现有技术相比,本发明的有益效果是:

1、本发明利用一段时间内的实测曲线,基于状态空间重构度量风力发电机之间相似性,可以综合考虑了风电的非线性特性及风速等因素,

2、本发明利用基于路径聚合的图聚类算法,基于状态空间重构度量风力发电机之间相似性,可以综合考虑了风电的非线性特性及风速等因素,分群后的等值模型能够准确的反映风电场并网点的动态特性。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。

一种基于运行数据的风电场动态分群等值方法,包括以下步骤:

步骤a:利用运行数据,选取能反映扰动下的风电机组的特征变量;

风力发电机组有功功率响应曲线,与风机模型、风速变化、风机位置均有联系,从同一风电组群具有相同或者相近的动态过程的角度考虑,利用重构相空间对非线性系统描述的能力,可以考虑风机模型、风速、风机位置。同时,几何模板匹配适应于不同长度数据的对比,可以对不同参数系下重构的相空间进行相似性度量。

本实施例采用扰动期间实测风力发电机组有功功率作为聚类分群的特征变量,具体包括以下步骤:

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