一种含高比例新能源交直流混联系统仿真建模方法技术方案

本发明专利技术公开了一种含高比例新能源交直流混联系统仿真建模方法，具体包括以下步骤：S1：构建基于模型

【技术实现步骤摘要】
一种含高比例新能源交直流混联系统仿真建模方法


[0001]本专利技术属于电力系统
，具体为一种基于模型
‑
数据混合驱动的含高比例新能源交直流混联系统仿真建模方法。

技术介绍

[0002]基于电网发展现状及未来规划，我国电力系统将在较长一段时间内，呈现出高比例新能源并网和交直流混联输电两大重要特征与发展趋势。一方面，风电、光伏等新能源机组出力具有随机性、间歇性等固有特征；另一方面，高电压等级、大容量电力电子器件的广泛使用，以及直流闭锁、母线开断、机组跳闸等潜在故障将进一步增加电力系统运行方式的时变性、复杂性和不确定性，从而给电网安全稳定运行带来巨大挑战。
[0003]为实现对电力系统运行状态的精准分析和快速评估，并对相关控制策略进行有效验证，需要对实际物理电网进行精准建模，并尽可能最大程度地还原电力系统真实的运行状态。
[0004]电力系统精准仿真建模是电网运行特征分析与控制策略验证的重要基础和有效工具。传统电力系统仿真建模的主要思路是基于人造系统的基本物理原理，推导出电力系统的微分代数方程，并通过数字化建本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种含高比例新能源交直流混联系统仿真建模方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：构建基于模型
‑
数据混合驱动的MMC新型等效模型；S2：构建基于数据驱动的新能源并网系统等效模型；S3：将基于模型
‑
数据混合驱动的MMC新型等效模型和基于数据驱动的新能源并网系统等效模型有效融合起来，得到基于模型
‑
数据混合驱动的含高比例新能源交直流混联系统仿真模型。2.根据权利要求1所述的含高比例新能源交直流混联系统仿真建模方法，其特征在于，所述构建基于模型
‑
数据混合驱动的MMC新型等效模型具体步骤如下：S11：PWM环节数据收集；S12：数据归一化；S13：第一训练数据集；S14：时间卷积神经网络；S15：基于数据驱动的PWM模型；S16：基于数据驱动的PWM模型和PI控制环节线性化模型融合成基于模型
‑
数据混合驱动的MMC新型等效模型。3.根据权利要求2所述的含高比例新能源交直流混联系统仿真建模方法，其特征在于，所述构建基于数据驱动的新能源并网系统等效模型，具体步骤如下：S21：新能源并网系统数据收集；S22：数据归一化；S23：形成第二训练数据集；S24：时间卷积神经网络；S25：基于数据驱动的新能源并网系统模型。4.根据权利要求2述的含高比例新能源交直流混联系统仿真建模方法，其特征在于，所述PWM环节数据包括：系统层面确定的有功类、无功类物理量整定值Q
ref
，以及交、直流侧反馈回来的系统实测信号V
dc
,Q,V
d
,V
q
,I
d
,I
q
，上述信号作为输入信号；另外，三相交流电压d
‑
q轴分量V
cd
,V
cq
作为输出信号。5.根据权利要求4所述的含高比例新能源交直流混联系统仿真建模方法，其特征在于，所述第一训练数据集是归一化后的输入信号Q
ref
,V
dc
,Q,V
d
,V
q
,I
d
,I
q
和输出信号V
cd
,V
cq
。6.根据权利要求5所述的含高比例新能源交直流混联系统仿真建模方法，其特征在于，所述数据归一化采用Z
‑
score标准化方法对原始数据进行归一化，即将原始数据的均值和标准差进行数据的归一化；经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1；Z
‑
score标准化转化函数为：其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。7.根据权利要求6所述的含高比例新能源交直流混联系统仿真建模方法，其特征在于，所述S16中的PI控制环节的线性化数学模型表示如下：
式(1)中PI
dout
，PI
qout
分别为PI控制环节的d、q轴分量；和I
d
，I
q
分别为电流信号d、q轴分量的参考值和实际值；V
dc
分别为直流电压的参考值和实际值；Q<...

【专利技术属性】
技术研发人员：周敬森，何永胜，陈咏涛，张友强，宋伟，朱晟毅，余亚南，向红吉，肖强，胡利宁，周二专，陈勇，吴倩红，
申请(专利权)人：国家电网有限公司中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：