基于超短期风电功率预测的风电场自动发电控制

从风电场的实际情况出发,针对现有电力系统实时调度模式下大规模风电场并网调度难题,提出基于超短期风电功率预测的风电场自动发电控制(AGC)方法。引入等耗量微增率理论,建立了含风电场的电力系统发电出力分配的优化模型,使风电场作为等效的自动发电控制机组融入现有电力系统调度控制框架,增强整个电力系统的运行控制能力。算例结果验证了所提方法的可行性。     

用于振荡稳定性分析的并网风电场动态等效模型

风电接入引发的电力系统低频振荡、次同步振荡和超同步振荡事件在全球范围内均有发生,合理有效地对风电场进行等效建模,是研究风电场并网系统中此类"振荡稳定性"问题的基础。为此,该文研究了用于振荡稳定性分析的风电场动态等效模型。首先,推导了风电场线性化模型的相似变换,将N机风电场等效为N个单机并网构成的等效子系统。然后,结合等效子系统模型的数学表示形式,分析了可对风电场进行单机等值的理论依据和成立条件;并提出一种可用于振荡分析的风电场动态等效模型。最后,通过仿真算例,验证了所提动态等效模型的有效性。结果表明,该模型可有效反映原风电场的振荡特性,且计算量小、应用简单。     

基于模型-数据混合驱动的风电场暂态过程等值方法

针对大规模风电场接入给电力系统安全稳定分析过程带来的方程高维性、计算效率低问题，提出了一种基于模型-数据混合驱动的风电场暂态过程等值方法。对整个风电场进行两阶段聚合，最终将含有多台风机的风电场等值为单台风机模型。第一阶段等值过程中基于物理模型驱动思想，通过获取不同风速下风机并网点有功暂态响应特性及出力特性，采用K-means方法将所有风机聚合为四台等效风机。第二阶段基于数据驱动策略，通过所建立风电场并网点有功偏差最小的多时段优化模型并结合长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)训练，将四台等效风机聚合为单台风机模型，实现了整个风电场的暂态过程等值聚合。通过算例验证了所提等值方法能够有效地反映风电场的暂态过程特性，为电力系统安全稳定分析模型降维提供了一种实用化解决方案。     

基于机器学习可解释代理模型的风电次同步振荡 在线预测及优化控制方法

随着新能源发电的快速发展,大规模风电场与电网相互作用引起的次同步振荡问题不断凸显,对次同步振荡进行预测并采取预防性控制措施具有重要意义。为此,提出了一种基于机器学习可解释代理模型的风电并网系统次同步振荡的在线预测和优化控制方法。采用Prony算法分析电网小扰动过程以辨识系统阻尼水平。建立了基于梯度提升树模型的系统阻尼评估系统。提出了基于可解释代理模型的优化控制辅助决策方法。在Matlab Simulink中搭建了多个直驱风电场并网系统的仿真模型,验证了所提方法能够有效进行次同步振荡在线预测和优化控制,从而抑制次同步振荡,提升系统的稳定性。相较于传统的抑制方法,所提方法不依赖风电系统的详细模型,能够对风电场进行有针对性的控制,且控制措施的效果是可估测的。     

基于图注意力网络的风电场汇集并网系统次同步振荡预警方法

大规模双馈风电场经串补并网系统易产生次同步振荡，若无法及时发现振荡现象并准确告警，将严重威胁系统安全稳定运行。次同步振荡预警是依据电力系统在线量测数据，判断系统振荡稳定性，为调度人员提供实时可靠的预警信息。针对现有次同步振荡在线监测无法实现事前预警的问题，提出一种基于图注意力网络(graph attention network,GAT)的次同步振荡预警方法。首先，分别从风电场侧和电网侧筛选次同步振荡关键影响因素，以减少输入特征信息的冗余；其次，基于多头注意力机制构建多头图注意力网络，考虑不同风电场间以及风电场与电网之间耦合影响的差异，实现不同风电场之间的次同步振荡特征聚合；最后，在搭建的多风电场汇集并网系统上进行次同步振荡稳定性预警，验证了所提方法的准确性和抗干扰性。     

基于阻抗法的大规模风电场等值方法研究

大规模风电场的馈入会导致电力系统出现新的振荡稳定性问题。目前,大多数研究都将风电场等效为单个风机进行振荡稳定性分析。然而,该方法忽略了风电场内部的动态交互作用,可能会造成不准确的分析结果。通过矩阵变换,将一个具有M台永磁同步发电机(PMSG)的风电场分解为一个对角矩阵,每个对角矩阵表示等效的PMSG子系统。在此基础上,利用矩阵摄动理论,建立了基于阻抗法的风电场降阶模型,充分考虑了风电场的拓扑结构和内部动态特性。所提出的风场等值方法能够在保证精度的同时很大程度降低解析建模的复杂程度,适用于大规模风电场并网的振荡稳定性分析。通过仿真验证了所提方法的有效性。     

基于对抗式迁移学习的含柔性高压直流输电的风电系统次同步振荡源定位

风电场经柔性高压直流输电(VSC-HVDC)接入交流系统会产生次同步振荡(SSO),定位风电场SSO源并及时采取针对性抑制措施是迫切需要解决的问题.该文通过建立风电场经VSC-HVDC并网电力系统线性化模型,分析风电场因发生交互而诱发SSO的机理,提出基于对抗式迁移学习的风电场SSO源定位方法.该方法通过对仿真系统与实际系统的振荡特征进行对抗学习,缩小了仿真系统与实际系统的域差异,实现仿真系统离线建立的定位模型能够迁移到实际系统中进而对风电场次同步振荡源进行在线定位.通过设计多风电场经VSC-HVDC并网电力系统应用案例,验证分析了所提方法在不同系统中均具有较高的定位精度.这对电网调度运行基于广域测量系统识别振荡源或提供振荡抑制策略具有重要参考价值.     

图像化数据驱动的电力系统暂态稳定性在线评估方法

目前电力系统暂态稳定性评估（TSA）大多采用标准算例生成的数据集,然而实际电网的母线、发电机、线路等电力元件的数量巨大,难以实现评估模型的实时监视和在线更新;而现有降维方法常常遗漏重要信息,导致预测精度下降。提出一种图像化数据驱动的电力系统暂态稳定性在线评估方法,将输入时间序列重新排列成二维图像,利用二维主成分分析法（2D-PCA）对原始图像进行特征降维,并建立卷积神经网络（CNN）模型进行系统稳定性预测。在IEEE-39算例中进行验证,结果表明本文所提基于2D-PCA和CNN的TSA模型在保证预测精度的同时能够大幅提高训练效率,有望推进深度学习在电力系统暂态稳定性在线评估的应用。     

基于改进复转矩系数法的多风电场接入引发多机电力系统次同步振荡机理分析

针对多风电场并网引发多机电力系统轴系次同步振荡问题,建立多风电场–多机电力系统开环互联模型,通过将多机电力系统内部拆分为轴系解耦的机械子系统和电气子系统,推导并网多风电场向同步机轴系注入的阻尼转矩,提出一种结合频域分析和模式分析思路的改进复转矩系数法,并给出相应的次同步振荡稳定性判断流程。在算例中采用所提方法从阻尼角度分析分散式多风电场与多机电力系统的动态交互过程,对影响轴系稳定性的风电场相关参数进行分析,指出风机控制参数、风机运行功率、风机台数及风电场并网位置的不合理均可能导致多机电力系统次同步振荡失稳,并通过非线性仿真验证分析结论的正确性。     

基于自适应时间窗的数据-模型融合驱动暂态频率预测

新能源大规模并网使得新型电力系统的暂态频率响应特征更加复杂,现有频率在线预测方法难以兼顾准确性和及时性。基于此,提出基于自适应时间窗的数据-模型融合驱动暂态频率预测方法。首先,基于长短期记忆网络,离线训练多个具有不同长度时序数据输入的频率曲线循环预测模型;其次,利用参数辨识方法离线建立各发电集群的通用等值频率响应模型,在此基础上构建系统有功-频率物理机理快速分析模型;最后,串行融合前述频率曲线循环预测模型与有功-频率物理机理快速分析模型,并提出“可信度量化评估指标”,实时分析在线预测过程中不同评估时刻下预测结果的精度,自适应调整输入时序数据长度,直至预测结果满足要求并输出。含风电的IEEE39节点系统的仿真结果表明,所提方法在不同风电渗透率或不同扰动下均能快速、准确地预测暂态频率响应曲线,相较于其他在线预测方法具有更优的评估性能。     

基于数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗在线辨识及稳定性评估

风电、光伏等新能源在电网中的渗透率不断提高,导致一系列宽频振荡问题。阻抗法是研究新能源并网系统宽频振荡稳定性的有效方法之一,然而由于商业化新能源机组的“黑/灰箱”问题、新能源场站运行状态的随机不确定性等因素,导致新能源场站的精确阻抗/导纳建模困难。为此,提出基于数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗/导纳在线辨识方法,针对输入随机不确定的新能源机组,采用数据驱动方法建立其覆盖整个稳态运行工况的宽频阻抗/导纳辨识模型,然后结合新能源场站的物理结构模型,构建数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗/导纳在线辨识模型。最后,以风电并网系统为例,利用建立的导纳辨识模型对风电并网系统的宽频振荡稳定性进行在线评估,并通过时域仿真验证稳定性在线分析的正确性。     

基于等效聚合的大型互联电网风电接纳能力

在提供清洁能源在全球范围大规模开发、利用的基础平台的同时,全球能源互联网显著增加了系统风电接纳能力分析的计算量与难度。为此提出了一种等效聚合方法,对电网、常规机组以及风电场出力模型进行等效聚合,实现了对大型互联电网在不同运行方式下的逐时段运行快速生产模拟。基于此,在考虑多种风电接纳影响因素的基础上,建立了符合我国现阶段电力国情的中长期风电接纳能力评估模型。回算校验我国东北互联电网2015年实际运行数据,证明了本文所提的基于等效聚合的风电接纳能力评估模型的有效性。最后,提出了促进大型互联电网风电充分接纳的有效措施。本文研究工作对全球能源互联背景下,含大规模清洁能源并网的大型互联系统中长期规划、调度运行模式有着重要的指导意义。     

基于定子侧模拟电阻的双馈风电场次同步振荡抑制策略研究

双馈风电场并网运行时,容易发生次同步振荡事故。搭建了双馈风电场经串联补偿电容并网的系统模型,并用Nyquist稳定性判据分析了影响双馈风电场次同步振荡的主要因素。在此基础上,提出了一种基于定子侧模拟电阻的次同步振荡抑制策略,以增强次同步频带下的电气阻尼。时域仿真结果表明该方法能够有效抑制双馈风电场并网系统中的次同步振荡现象,提升系统的稳定性。相较于传统的抑制方法,所提方案无需任何附加装置,便于工程实际应用。     

基于深度子领域自适应的直驱风机次/超同步振荡源定位

直驱风机接入弱交流系统会引发形态较复杂的次/超同步振荡，为了更加精准有效地抑制振荡，亟须及时定位引发振荡的风电机组。考虑到电力系统实际振荡数据匮乏的现状，文中提出了一种基于深度子领域自适应的振荡源定位方法。该方法将仿真系统中的强迫振荡泛化到实际次/超同步振荡领域，通过输入样本与迁移模型的构建，实现次/超同步振荡源在线定位，为振荡数据匮乏导致机器学习困难提供了一种新的解决方案。此外，设计了含直驱风机并网的仿真系统测试算例，并将所提方法与不同振荡源定位方法进行了对比。结果表明，所提方法能够在较短的时间内给出更为准确的定位信息，为进一步实现振荡源在线识别奠定了基础。     

采用深度迁移学习定位含直驱风机次同步振荡源机组的方法

随着新能源电力电子器件的广泛接入,电力系统次同步振荡问题的诱发机理越来越复杂.为了能够及时定位到诱发次同步振荡的机组并采取措施,基于深度迁移学习提出了一种次同步振荡源定位的方法.该方法首先依据开环模式谐振理论构建仿真系统,并在仿真系统中获取训练数据样本;其次,运用卷积神经网络(CNN)进行振荡源特征提取并建立训练定位模型;最后,通过迁移学习将训练模型迁移到实际系统,以实现定位模型的应用.为验证所提方法的有效性,设计了含直驱风机并网的电力系统的仿真系统测试算例.结果表明,该方法相比于传统的特征值分析方法,具有定位准确率高、在线应用方便等优势.该方法能够在较短时间内给出判别结果,为实现振荡源的在线识别奠定了基础.     

基于状态空间映射的模型不完备风电场调频能力在线评估方法EI北大核心CSCD

为了保证风电机组的转速安全,在风电场参与调频前,需要首先评估风电场的最大调频能力。由于风电场风机数量众多、动态特性复杂,传统基于模型分析评估风电场调频能力的方法难以实现解析求解,且验证依赖模型的完整度和精确性。提出一种数据驱动的风电场调频能力模型评估在线方法,通过利用状态空间映射将原本复杂的非线性模型转化为高维空间中的线性模型。该方法综合数据驱动和模型分析方法,可以直接利用风电场真实运行数据进行离线训练,训练数据无需覆盖调频极限场景,即可构建全局线性模型,从而在线精准评估风电场极限调频能力。算例结果证明,该文方法相对于传统风电场调频能力评估方法具有能够快速在线解析求解、不依赖模型精度、训练数据易获取的性能优势。     

基于频域贡献因子的混合风电场内振荡源在线定位研究

随着风电、光伏和SVG等各种电力电子设备并网比例的增加,新能源电力系统振荡风险加剧,精准定位风电场站内振荡源对预防振荡引发大规模电力事故的意义重大。提出了基于频域贡献因子分析混合风电场内振荡源在线定位方法。首先,基于大型混合风电场站的节点导纳矩阵推导出频域贡献因子;然后通过便于工程实现的在线阻抗辨识得到风电场阻抗特性,并进行模态机理分析得到风电场的主导振荡模态;然后求出混合风电场的振荡贡献因子;基于贡献因子确定场站内振荡的主要贡献节点以实现振荡源定位并量化分析;采用机理分析替代数值法得到风电场站的主导振荡模态,避免了计算量大与收敛性不足的问题。最后基于ADPSS/ETSDAC平台对大型混合风电场中双馈风机与串补电容交互振荡和直驱风机与SVG交互振荡分别进行仿真验证所提方法的有效性。     

直驱风电场中SVG电压前馈阻抗重构抑制次/超同步振荡方法

直驱风电场在中低频段内呈现负阻值容性的阻抗外特性,当接入呈感性的弱电网时会相互耦合引起次/超同步振荡,不利于新能源的稳定消纳与电网的安全运行。为抑制风电场的次/超同步振荡,提出一种直驱风电场中静止无功发生器(SVG)阻抗重构控制方法。通过在风电场中的SVG控制系统内加入带通滤波器的电压前馈控制进行阻抗重构,提高风电场并网稳定性。利用谐波线性化方法,建立含所提阻抗重构控制SVG的直驱风电场序阻抗模型。基于所建立的阻抗模型和所提出的阻抗稳定性判据,对比分析未采用SVG阻抗重构控制和所提控制方法的直驱风电场的稳定性。结果表明当采用所提控制方法时,风电场在40~100 Hz频段内呈现正阻值特性,且降低了系统的容性特性,抑制了风电场次/超同步振荡,同时可以改善风电场中因并网风电机组数量增加所带来的振荡问题。最后,通过仿真验证了所提方法对抑制风电场次/超同步振荡的有效性与正确性。     

并网风电场改善系统阻尼的仿真

提出一种基于双馈变速风电机组的系统稳定控制技术,将双馈电机转差信号引入转子侧变频器控制模型。在系统发生功率振荡时,通过改变转子励磁电压的相角调节双馈变速风电机组输出与振荡相关的阻尼功率,达到使风电场能够改善系统阻尼的目的。在电力系统分析软件DIgSILENT/PowerFactory中建立风电场和实际电力系统等效模型,对双馈变速风电机组采用电力系统稳定器(PSS)前后的系统进行特征值分析和系统故障时域仿真。2种分析结果表明,引入PSS控制环节的基于双馈变速风电机组的并网风电场能够改善系统阻尼,对系统功率振荡具有很好的阻尼和抑制作用,加强了系统动态稳定性。     

弱连接条件下锁相环动态主导的并网直驱风电场小干扰稳定性研究

该文对弱连接条件下锁相环动态主导的并网直驱风电场小干扰稳定性展开研究。为此,首先建立了由N台直驱风机所构成并网风电场的全阶线性化状态空间模型。为分析交流电网强度对风电场小干扰稳定性的影响,不考虑直驱风机动态特性的差异,基于对风电场状态空间矩阵的相似变换,将风电场全阶模型等效为N个由一台直驱风机并网构成、且相互独立的子系统。然后,仅保留锁相环和线路电流动态,建立等效子系统二阶特征方程,得到系统小干扰稳定的条件。基于此稳定条件,分析了弱连接条件下,锁相环动态主导的并网直驱风电场小干扰临界稳定条件以及失稳的成因与机理。结果表明,交流电网强度减弱、风电场网络结构改变以及锁相环积分控制系数K_i增大,均可导致锁相环动态主导的并网直驱风电场小干扰稳定性降低。最后,通过仿真算例,验证了所提方法的有效性和所得结论的正确性。