[发明专利]一种不同运行工况下风电场混联振荡抑制策略

权利要求书

1.一种不同运行工况下风电场混联振荡抑制策略，其特征是，包括以下步骤：

步骤S1：通过风电场接入系统短路比、风电场送出线路串补度及风场实时出力确定电压源型风电机组在系统中的占比；

步骤S2：计算出电压源型机风电机组在风电场中的占比；

步骤S3：按照一定策略选择风场内部机组进行模式切换。

2.根据权利要求1所述的一种不同运行工况下风电场混联振荡抑制策略，其特征是，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11:计算风场接入系统的潮流，并形成相应的导纳矩阵Y，计算系统等效短路比ESCR；

步骤S12：通过判断场站送出线路的串补投入修正系统导纳矩阵Y’。

3.根据权利要求2所述的一种不同运行工况下风电场混联振荡抑制策略，其特征是，通过步骤S11，获得以下具体计算方式：

其中，ΔV表示母线电压的变化量，下标i、j分别表示母线位置；z_ji表示场站i、j之间的互阻抗，z_ii表示场站i的自阻抗；P_i为风电场实际出力；S_i为风电场短路容量；下标pu代表场站出力标幺值。

4.根据权利要求3所述的一种不同运行工况下风电场混联振荡抑制策略，其特征是，风电场送出线路接入串补时，修改系统导纳来计算送出线路串补度，将原送出线路导纳由y_il变成y_il’，修正后的系统导纳矩阵为Y’。

5.根据权利要求4所述的一种不同运行工况下风电场混联振荡抑制策略，其特征是，根据修正后的导纳矩阵Y’，得到修正后的系统阻抗矩阵Z’＝Y’^-1，根据修正后的母线i、l之间的线路感抗x_il’及送出线路串补容抗x_c，计算风电场串补度k：

6.根据权利要求1所述的一种不同运行工况下风电场混联振荡抑制策略，其特征是，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：基于风电场历史运行数据对风电场阻尼评估模型进行训练，并对风电场小扰动过程进行监测；

步骤S22：通过监测实时获得系统阻尼和主导的振荡模式；

步骤S23：振荡预测采用基于增量学习的宽度学习(Broad Learning System，BLS)系统，对原网络结构进行权重更新，预测系统的样本输入x表示为：

x＝[P_farm，k，ESCR，K₁，K₂，K₃，…，L₁，L₂，L₃，…]

其中，K_i为第i台机组的控制方式，K_i＝1时表示机组i采用电流源控制模式，K_i＝0时表示机组i采用电压源控制方式，机组控制方式可以从场控获知；P_farm为从风电场能量管理系统获得的风电场输出功率；L_i为第i台机组到风电场并网点的电气距离。

7.根据权利要求6所述的一种不同运行工况下风电场混联振荡抑制策略，其特征是，采用系统振荡模式的振荡频率ω及相应振荡模式的阻尼比ξ作为宽度学习的输出结果，即Y＝[ω，ξ]，特征节点Z和增强节点H的初始组数分别为n和m，网络结构表示为A^m＝[Zⁿ|H^m]，每组特征节点和增强节点的获得方式如下

其中，φ和f分别为函数表达式；We_i、βe_i，Wh_i、βh_i分别为特征节点到输出的权重和偏置，特征节点到增强节点权重和偏置，由增量学习的宽度学习系统随机产生。

8.根据权利要求6所述的一种不同运行工况下风电场混联振荡抑制策略，其特征是，设置合理的判断标准和判断阈值去判断宽度学习系统输出的振荡频率、阻尼比与实际系统的振荡频率、阻尼比的接近程度，判断标准采用均方根误差，采用权重的方式将振荡频率和阻尼比阈值判定进行组合，具体表示为以下公式：

其中，k表示系统关键振荡模态数量；上标^表示度学习系统输出的变量；a、b表示振荡频率和阻尼比权重，且满足a+b＝1。