[发明专利]一种含风电场电力系统在线同调识别方法

摘要

本发明涉及一种含风电场电力系统在线同调识别方法，本发明在第一步将风电功率注入对于原系统的影响等效为发电机节点的自导纳变化，计算出风机功率置换后的所连电机功角变化近似值，构建发电机耦合程度拉普拉斯矩阵并求出离线分类结果；第二步基于离线的发电机耦合程度约束，在对发电机在线同调识别中放大风电场接入对电力系统固有振荡模式的影响，运用发电机之间的耦合关系修正从功角轨迹中提取的信息，得到在线分群结果；第三步将风机接入后的发电机之间相关程度映射到低维空间中，提取前k个特征向量，采用修正余弦距离计算相似度，最终得到在线同调分群结果。本方法能够更加准确地完成不同故障信息下的风机并网系统中的同调机群在线识别。

主权项

1.一种含风电场电力系统在线同调识别方法，其特征在于，包括：步骤1，含风电场电力系统离线分类求解步骤：首先计算出风机功率置换后的所连电机功角变化近似值，用电机节点构建动态图论G_D，并定义边权值从而得到改进发电机耦合程度拉普拉斯矩阵，解出该广义特征问题的费德勒矢量u,再用k‑means算法对费德勒矢量u各行元素进行分类得到离线分类结果；步骤2，基于发电机耦合程度约束的半监督在线识别步骤：根据步骤1获得的离线分类结果对电力系统邻接图的功角权值矩阵进行修正，使得类内同调机组间的距离小于类间同调机组间的距离，进而运用发电机之间的耦合关系修正从功角轨迹中提取的信息；步骤3，基于修正余弦相似度因子的特征向量模式识别步骤：为了将风机接入后的发电机之间相关程度映射到低维空间中，提取改进算法的前k个特征向量V＝[v₁,v₂,…v_k]；采用修正余弦距离计算相似度，通过对各维度数据减去平均值，对各维度数据进行中心化处理,解决向量维度量纲的差异性,将系统发电机之间的相关程度映射到k维子空间中最终得到在线同调分群结果。