[发明专利]一种风电并网频率响应异常监测方法及系统有效

专利信息
申请号: 202011573821.6 申请日: 2020-12-28
公开(公告)号: CN112308470B 公开(公告)日: 2021-04-20
发明(设计)人: 李谦;郑万林 申请(专利权)人: 北京隆普智能科技有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G01R23/16;G01R31/00
代理公司: 北京卓特专利代理事务所(普通合伙) 11572 代理人: 陈变花
地址: 101300 北京市顺义区*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 并网 频率响应 异常 监测 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种风电并网频率响应异常监测方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:

获取风电并网系统的频率响应曲线数据;

根据预先训练的频率响应异常识别模型,识别频率响应曲线数据中是否存在异常;

若频率响应曲线数据存在异常时,依次对风电机组的多个风力发电机进行异常检测,识别异常风力发电机,同时执行系统异常响应应急措施,否则,继续识别频率响应曲线数据中是否存在异常;

撤出风电并网系统中的异常风力发电机;

撤出风电并网系统中的异常风力发电机之后还包括对系统异常响应应急措施进行评估,对系统异常响应应急措施进行评估还包括,计算端口能量的损失率;

端口能量的损失率计算公式为:

;

其中,表示时刻的端口能量,表示时间段内所有时刻的端口能量的平均值;表示异常前一时刻至频率稳定阶段的总时长;

其中,端口能量的计算公式为:

其中,表示当前时间点,表示频率异常时间点;表示有功功率;表示有功功率相位角;表示无功功率;表示端口电压幅值;表示端口电压;表示端口电流;表示端口电流幅值;

对系统异常响应应急措施进行评估还包括,计算频率波动的严重指数;

其中,频率波动的严重指数计算公式为:

其中,表示频率波动的持续时长;表示时刻的频率偏差值;表示系统允许的频率偏差值;表示电网需求有功功率值;表示时刻系统输出的实际有功功率值。

2.根据权利要求1所述的风电并网频率响应异常监测方法,其特征在于,该方法还包括如下步骤:

撤出异常风力发电机后,判断风电并网系统的频率响应曲线是否还存在异常,若是,则对其他未被检测的风力发电机进行异常检测,识别异常风力发电机,否则,停止对其他未被检测的风力发电机进行异常检测。

3.根据权利要求1所述的风电并网频率响应异常监测方法,其特征在于,该方法还包括如下步骤:

对系统异常响应应急措施进行评估:

采集系统发生频率异常前一时刻至频率稳定阶段的端口参数数据;

根据采集的端口参数数据,计算系统异常响应应急措施的评价指标;

根据各项评价指标数据,计算系统异常响应应急措施的评价分值。

4.根据权利要求1所述的风电并网频率响应异常监测方法,其特征在于,将风电并网系统的频率响应曲线按照预设的时长截取相应的曲线段作为待识别频率响应曲线,将截取出的待识别频率响应曲线输入到预先训练的频率响应识别模型中进行识别,获取异常的频率响应曲线,以及异常的频率响应曲线对应异常发生的时间段。

5.根据权利要求1所述的风电并网频率响应异常监测方法,其特征在于,频率响应异常识别模型中包括异常频率响应曲线特征矩阵和正常频率响应曲线特征矩阵。

6.根据权利要求1所述的风电并网频率响应异常监测方法,其特征在于,识别频率响应曲线中是否存在异常的方法包括如下步骤:

将待识别的频率响应曲线输入到频率响应异常识别模型中,获取待识别频率响应曲线特征矩阵;

分别计算待识别频率响应曲线特征矩阵与异常频率响应曲线特征矩阵和正常响应曲线特征矩阵的相似度值;

比较待识别频率响应曲线特征矩阵与异常频率响应曲线特征矩阵和正常响应曲线特征矩阵的相似度值的大小,若频率响应曲线特征矩阵与异常频率响应曲线特征矩阵的相似度值大于正常响应曲线特征矩阵的相似度值,则待识别频率响应曲线为异常频率响应曲线;否则,为正常频率响应曲线。

7.根据权利要求6所述的风电并网频率响应异常监测方法,其特征在于,待识别频率响应曲线特征矩阵的特征值包括:最低点频率值、最低点频率响应值、稳态频率值、稳态频率响应值、频率初始下降值、频率初始下降率、频率的平均变化率和/或频率偏移最大量。

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