基于离线计算和在线匹配的双馈风电场概率等值建模方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于离线计算和在线匹配的双馈风电场概率等值建模方法，首先获取待等值DFIG风电场的电气参数及风速历史数据，然后进行以下步骤：通过离线计算，确定双馈风电场分群准则；对风电场风速历史数据进行等值计算，生成等值模型初始样本集；提取各类等值机的代表性参数取值，组合生成风电场各种代表性场景；根据风电场实测功率，匹配出与当前场景最为吻合的若干代表性场景；应用双馈风电场概率等值模型，根据需要对系统进行分析计算。本发明弥补了现有双馈风电场等值建模方法仅考虑单个静态运行点，模型适应性差的缺陷；计算量大大减小，其模型具有较高精度，特别适用于大型双馈风电场的潮流及稳定性的统计特性的快速分析。
【专利说明】基于离线计算和在线匹配的双馈风电场概率等值建模方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电网【技术领域】，涉及风电场动态等值技术方法，特别是一种基于离线 计算和在线匹配的双馈风电场概率等值建模方法。
【背景技术】
[0002] 随着风力发电技术的快速发展，双馈感应风力发电机（Doubly-fed Induction Generator，DFIG)由于其较好的技术及经济性能，得到了广泛应用。DFIG的动力学模型 复杂，而且由于其单机容量相对较小，大型风电基地的装机总量往往高达上千台。其并网 风电场会对系统功角及电压稳定性造成重要影响，因此需要进行详细分析。为降低系统阶 数，提高分析计算速度，需要对双馈风电场进行动态等值处理，然后应用等值模型对系统进 行稳定分析。风电场在实际运行时，风速具有随机性，风电场的运行场景不断迁移，其静态 运行点不断变化，因此风电场等值模型也具有随机性。以10机风电场为例，若每台机风速 可能取值为10个，则风电场的可能场景数将达到100亿（10，。现有技术的双馈风电场 建模方法具有以下缺陷：1、等值计算是基于某一静态运行点进行的，无法实现动态等值处 理。如：中国专利CN201210087133. 8公开的基于机械及电气动态特性的变速双馈风电场 分群等值方法，即是针对特定风速下的风电场等值建模进行的。2、对于多场景问题的分析， 常用的方法：1)蒙特卡洛方法：通过随机抽样产生大量样本，再逐个进行分析计算，并对计 算结果进行统计分析。计算量太大，对于大型风电场而言，难以实施。2)结合半不变量与 Gram-Charlier级数展开式求取联合概率分布密度函数的方法，其分析精度较低。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种基于离线计算和在线匹配 的双馈风电场概率等值建模方法，该方法能够实现多场景动态等值处理，计算量减少，精度 较高，模型适应性强，而且便于实施。
[0004] 本发明解决所述技术问题所采用的技术方案是：一种基于离线计算和在线匹配的 双馈风电场概率等值建模方法，首先获取待等值DFIG风电场电气参数及风速历史数据，其 特征在于所述方法还包括以下步骤：
[0005] (1)通过离线计算、确定双馈风电场分群准则；
[0006] (2)对风电场风速历史数据进行等值计算，生成等值模型初始样本集；
[0007] (3)提取各类等值机的代表性参数取值，组合生成风电场各种代表性场景；
[0008] ⑷根据风电场实测功率，匹配出与当前场景最为吻合的若干代表性场景；
[0009] (5)应用双馈风电场概率等值模型，根据需要对系统进行分析计算。
[0010] 所述的步骤（1)通过离线计算、确定双馈风电场分群准则，其过程是：
[0011] 根据DFIG的注入风速及到公共接入点（the Point of Common Coupling，PCC)的 阻抗大小将风电场中DFIG分为3群，分群方案根据DFIG的风速及到PCC点的阻抗所对应 的点在参数平面上的位置决定，当该点位于不同区域时，DFIG分别呈现出三种不同的动态 特性；对给定风电场，可通过离线数值计算具体确定参数平面各区之间的分界线。
[0012] 所述的步骤（2)对风电场风速历史数据进行等值计算，生成等值模型初始样本 集，其过程是：
[0013] 设风电场共有ns组风速历史数据，即ns个场景，对每个场景逐一进行分群等值计 算；将DFIG分为 3群进行聚合；以第iQ =丨，2,3)群为例，若DFIG机组型号相同，则等值 机与单台DFIG参数的标幺值（以发电机自身容量为基准容量）相等，等值机容量 Saiu i等 于单机容量总和；等值DFIG的输出机械功率等于群内各机输出机械功率的总和，再由等值 机的功率-转速特性可求出等值机风速? equ i ;等值DFIG的变流器环节直流电容值为群内 单台DFIG电容的总和；
[0014]将DFIG视为暂态电抗为
【权利要求】
1. 一种基于离线计算和在线匹配的双馈风电场概率等值建模方法，首先获取待等值 DFIG风电场电气参数及风速历史数据，其特征在于所述方法还包括以下步骤： (1) 通过离线计算、确定双馈风电场分群准则； (2) 对风电场风速历史数据进行等值计算，生成等值模型初始样本集； (3) 提取各类等值机的代表性参数取值，组合生成风电场各种代表性场景； (4) 根据风电场实测功率，匹配出与当前场景最为吻合的若干代表性场景； (5) 应用双馈风电场概率等值模型，根据需要对系统进行分析计算。
2. 根据权利要求1所述的一种基于离线计算和在线匹配的双馈风电场概率等值建模 方法，其特征在于，所述的步骤（1)通过离线计算、确定双馈风电场分群准则，其过程是： 根据DFIG的注入风速及到PCC点的阻抗大小将风电场中DFIG分为3群，分群方案根 据DFIG的风速及到PCC点的阻抗所对应的点在参数平面上的位置决定，当该点位于不同区 域时，DFIG分别呈现出三种不同的动态特性；对给定风电场，可通过离线数值计算具体确 定参数平面各区之间的分界线。
3. 根据权利要求1所述的一种基于离线计算和在线匹配的双馈风电场概率等值建模 方法，其特征在于，所述的步骤（2)对风电场风速历史数据进行等值计算，生成等值模型初 始样本集，其过程是： 设风电场共有ns组风速历史数据，即ns个场景，对每个场景逐一进行分群等值计算； 将DFIG分为3群进行聚合；以第i(i= 1，2,3)群为例，若DFIG机组型号相同，则等值机与 单台DFIG参数的标么值（以发电机自身容量为基准容量）相等，等值机容量Sequ」等于单 机容量总和；等值DFIG的输出机械功率等于群内各机输出机械功率的总和，再由等值机的 功率-转速特性可求出等值机风速Uequi ;等值DFIG的变流器环节直流电容值为群内单台 DFIG电容的总和； 将DFIG视为暂态电抗为
的电压源，其中，XS，X,，Xm分别为 DFIG定子电抗、转子电抗及励磁电抗。根据戴维南定理可求出等值DFIG与PCC点之间的 等值连接阻抗Zequ」；定义Ci = [Sequ」uequiZequJ为第i群DFIG等值机的参数矢量，C= [C1C2C3]为双馈风电场等值模型的参数矢量，则灸=1,…，/Is ；!为第i群等值机的 初始样本集，而{C(k)，k= 1，…，ns}构成了双馈风电场等值模型的初始样本集。
4. 根据权利要求1所述的一种基于离线计算和在线匹配的双馈风电场概率等值建模 方法，其特征在于，所述的步骤（3)提取各类等值机的代表性参数取值，组合生成风电场各 种代表性场景，其过程是： 第i(i= 1，2, 3)群DFIG等值机的参数Ci取不同值时，风电场PCC点的无功功率及电 压相差很小，主要差别在于PCC点输出有功功率的幅值；将第i群等值机输出功率的变化范 围划分为Hli个子区间，输出功率位于同一子区间的所有样本则用一个代表性参数来近 似刻画； 在参数取Ci时，DFIG等值机输出功率与该子区间内所有样本输出功率的期望值 之间偏差最小；由此，提取出第i群等值机的Hli个代表性参数扣P，= 1,… 用来近似描述第i群等值机各种可能的动态特性；将风电场等值模型所含三类等值 机的代表性取值进行组合，共生成％Xm2X^种代表性场景，对应的代表性场景集为 =…，W1 X w: X ;去除其中一些不满足总容量不变原则的无效组合，得 出个有效的代表性场景； 根据初始样本集统计出每一种代表性场景的累积概率Pk，最终得到双馈风电场 的概率等值模型U= 1，…，Wf}
5. 根据权利要求1所述的一种基于离线计算和在线匹配的双馈风电场概率等值建模 方法，其特征在于，所述的步骤（4)根据风电场实测功率，匹配出与当前场景最为吻合的若 干代表性场景，其过程是： 设现场实测风电场输出功率为Prcam，当前场景与代表性场景的匹配度为：
其中，为风电场代表 性场景所对应的输出功率；匹配度Kk是实测Ppeam及代表性场景输出功率之间偏差的 逆指数函数，并与代表性场景出现概率Pk成正比；若两者偏差大于e，则认为匹配度为零；e为预设值，一般可取单台DFIG容量的4-5倍；进一步对Kk进行归一化处理，得出Ceun与 亡CW的匹配概率；按照匹配概率大小排序，得出与当前场景最为吻合的少数代表性场景。
6. 根据权利要求1所述的一种基于离线计算和在线匹配的双馈风电场概率等值建模 方法，其特征在于，所述的步骤（5)应用双馈风电场概率等值模型，根据需要对系统进行分 析计算，其过程是： 根据风电场代表性场景丨亡⑷，灸=1,…，IIfJ及其概率分布，计算风电系统的概率潮 流；利用实时信息匹配出的少数代表性场景，分析系统机电振荡的概率稳定性，开展快速地 在线分析。
【文档编号】G06F17/50GK104268316SQ201410462920
【公开日】2015年1月7日 申请日期:2014年9月11日 优先权日:2014年9月11日
【发明者】周海强, 鞠平, 朱洁 申请人:河海大学