风力发电选址和渗透率对连锁故障影响的研究

风力发电选址和渗透率提高加剧了电网系统潮流分布的复杂性,小范围的潮流异常分布能够引发连锁故障。文章基于节点电气介数方法分析了连锁故障,研究了在不同节点条件下的风力发电机选址、渗透率的变化对连锁故障影响的程度。研究发现,风电负荷加载在电气介数较小的节点上会引发系统潮流分布均匀性下降,导致潮流转移至其他线路,进而加剧连锁故障。通过IEEE30节点系统的仿真表明:风电渗透率的提升加剧了连锁故障;在相同的渗透率下,选址节点的电气介数越小其连锁故障越严重。     

基于负载率基尼系数的含风电电网健壮性分析

风电场接入电网会改变网络结构和电网潮流的分布。文章引入负载率基尼系数的概念作为判断电网健壮性的指标,首先搭建含风电场的电网模型,模拟风电接入电网时的正常运行情况和电网发生随机断开时的情况,然后以IEEE30节点系统为例,通过分析风电场接入电网前后和接入不同节点时负载率基尼系数的变化,体现风电场接入电网环境后对电网健壮性的影响,并通过连锁故障模型证实了负载率基尼系数越大电网健壮性越差,最后根据连锁故障模型识别出关键线路,提出对电网健壮性改进的有效方法。     

含高渗透率海上风电电网的DSSC优化配置与运行控制策略

随着海上风电并网规模的不断增大,高渗透率风电引起的线路潮流阻塞问题已成为制约风电并网规模的重要因素之一。针对高渗透率海上风电区域的输电线路阻塞问题,文章提出一种含高渗透率海上风电电网的分布式静态串联补偿器(DSSC)优化配置与运行控制策略。该策略包含两个阶段:第一阶段为考虑多场景下DSSC的优化配置,以线路阻塞程度最小为目标,确定DSSC的配置地点与容量;第二阶段为DSSC的运行控制,利用DSSC的潮流控制能力,优化调度系统中的发电机,降低系统运行成本,并考虑系统在出现风电水电高出力场景下DSSC的运行控制,从而提高系统可再生能源的消纳。仿真结果表明,与采用静态串联补偿器(SSSC)和不采用柔性交流输电(FACTS)设备相比较,所提策略可降低系统的运行成本,提高可再生能源的消纳水平。     

考虑线路阻塞的高渗透率风电电网暂态稳态量化分析方法

当前电网暂态稳定性分析方法未采用相关系数求解不同风电场的边缘分布,导致暂态稳态量化分析结果存在较大误差。提出考虑线路阻塞的高渗透率风电电网暂态稳态量化分析方法。构建考虑线路阻塞的高渗透率风电电网暂态稳态能量函数,分析风电出力变化对发电机组功角特性产生的影响,获取对应的风电电网暂态稳态判定依据;通过相关系数求解不同风电场的边缘分布,引入威布尔分布的逆函数获取风速序列构建风电电网暂态稳态风险指标,并进行风电电网暂态稳态量化分析。通过相关测试,全面验证了所提方法的有效性和可操作性。     

基于知识规则挖掘的风电机组故障识别与解释性分析

针对传统风电机组故障识别方法精度难以保证且缺乏解释性的问题，提出一种以模糊规则分类系统为框架的风电机组故障识别与解释性分析方案。离线阶段通过启发式学习生成代表性故障规则，采用多种群量子进化算法实现故障规则寻优，提高对故障的识别精度；在线阶段定义近邻规则竞争策略，在此基础上提出基于故障规则后处理策略的故障解释性分析方案，实现潜在故障概率排序以及解释性的关键异常征兆表达。以兆瓦级风电机组常见的10种故障数据进行仿真分析。结果表明，所提方法可有效提高故障识别精度，同时提供可靠的故障解释性结果。     

110kV线路缺相故障对双馈风电机组运行影响的分析

随着风电的快速发展以及随之出现的风电"消纳"问题,风电对电网的影响得到了越来越多的关注。但电网的不稳定性或故障对风电机组的影响往往被忽视,而电网的不稳定性或故障引起的破坏性影响却是风电机组安全运行的重要隐患。本文通过对黑龙江某风场发生的110kV线路缺相故障进行了深入分析,针对故障造成的大量风电机组设备的损坏原因进行了探讨,以便通过具体的实例引起对风场高压侧电网稳定性的重视。     

架空线-电缆混合线路故障行波信号识别的研究

摘要： 针对架空-电缆混合线路中的高阻瞬时接地故障和架空线路雷击故障,提出采用电流故障行波的2个特征频带中的频谱能量比和波形系数来有效区分雷击非故障与雷击故障、高阻弧光接地故障的思想。利用电磁暂态软件建立仿真模型对架空-电缆混合线路的各种雷击情况进行了仿真,并且对故障行波信号进行了识别研究。仿真结果表明,采用的雷击识别方法可以有效识别不同类型的故障。     

风电机组叶片故障仿真与状态判别研究

该文利用Bladed软件模拟叶片覆冰和破损故障,通过对比和分析风电机组叶片故障与正常时的运行数据,发现叶片故障状态时的机组运行参数变化特征;然后利用叶片振动信号,基于叶片工作模态分析理论识别出叶片模态参数,根据模态参数的变化揭示了两种故障对叶片振动影响的区别;最后将所识别的叶片模态参数与风电机组的运行参数组成多源数据,采用LightGBM框架下的分类决策树算法实现了对叶片故障状态的有效判断和识别。     

基于IMF希尔伯特解调的风电齿轮箱复合故障识别方法

为克服风电齿轮箱部件故障各调制载波边带重叠的影响和传统滤波方法造成的信号相位变化,提高故障诊断的精度,引入基于IMF希尔伯特解调的复合故障识别方法。该方法首先通过经验模态分解得到若干个对应不同的调制频率族的内禀模态函数,然后采用希尔伯特解调分析提取调制信号对应的内禀模态分量的故障信息,以达到精确识别故障的目的。结合实际案例分析,验证了该方法可以有效地提取非线性、非稳定性和多调制混杂复合信号中的故障信息,有效地提高了风电齿轮箱故障识别的精度。     

计及风机短路电流偏移特性的配电网阻抗幅值差动保护方

区别于常规电源机组,当输电线路发生短路故障时,风电机组配置的Crowbar保护可能启动,导致风电机组转速下降,从而引起风电侧短路电流频率发生偏移,使得基于基频短路电流计算的测量阻抗出现偏差,传统距离阻抗保护方法可能拒动或误动。针对该问题,提出了计及风机短路电流偏移特性的配电网阻抗幅值差动保护方法,首先探究了风电短路电流偏移特性,建立了线路故障时,风机侧短路电流偏移误差模型,并基于阻抗平面图,研究了其对距离保护的影响机理。然后,基于差动阻抗和制动阻抗在正常运行、外部故障和内部故障之间的显著差异,提取阻抗幅值差动特征,构造了阻抗保护幅值差动判据,其不受短路电流偏移的影响。最后,基于PSCAD/EMTDC进行仿真分析,结果表明：提出的保护方法不受风电接入比例及短路电流偏移的影响,并且过渡电阻电阻可以提高内部故障时保护动作的灵敏性,以及外部故障保护不动作的可靠性。