一种风电并网系统小扰动稳定辨识方法及系统技术方案

本发明专利技术属于风电并网领域，提供了一种风电并网系统小扰动稳定辨识方法及系统。其中，该方法包括获取风电并网系统的实时运行状态，构建出风电机组动态模型；基于风电并网系统的实时运行状态及戴维南等值模型，计算出戴维南等值模型的等效电压与等效阻抗；将戴维南等值模型与风电机组动态模型关联，获得风电并网系统的平衡点作为初始值，并形成状态方程矩阵；基于所述状态方程矩阵的特征值，辨识风电并网系统小扰动稳定性，以用于判断是否生成风电并网系统调控指令来稳定风电并网系统的输出。系统调控指令来稳定风电并网系统的输出。系统调控指令来稳定风电并网系统的输出。

【技术实现步骤摘要】
一种风电并网系统小扰动稳定辨识方法及系统


[0001]本专利技术属于风电并网领域，尤其涉及一种风电并网系统小扰动稳定辨识方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]当前，随着风电等可再生能源广泛接入电网且逐年增加，电力系统的结构和运行方式发生改变，遇到的小扰动情形也增多。小干扰问题可能会导致系统持续振荡，甚至会导致系统崩溃，而风电具有的波动性和不确定性等特点对电网的小扰动稳定问题产生很大的影响。其中，小扰动是指在分析中描述系统响应的方程可以线性化。
[0004]传统小干扰稳定性分析往往采用系统精确建模进行小干扰计算，但是风电场通过电力电子设备并入电网，控制环节复杂，小干扰模型阶数较多，在面对大规模风电并网时可能造成状态矩阵的“维数灾”问题。此时，为了研究系统中某个风电场或某个风电机组的小扰动问题，由于外部系统可能存在其他风电场，有必要对风电外部动态系统进行等值，以解决风电并网系统建模分析困难的问题。
[0005]已有相关学者针对风电并网等值系统的小扰动分析展开评估。现有技术提出将外部系统整体等效为无穷大系统，对风电机组内部进行精确建模，忽略外部系统的影响，直接对风电机组内部动态过程进行小扰动分析。现有技术还提出把外部网络中所含的风场在边界母线处等值为一个有功为负值的负荷，忽略风电场的动态特性，减少了系统规模。现有技术的风电机群等值的使用方法，根据风电场内各风电机组动态特性的相似程度，如输入风速、输出功率、端电压、转子转速等，将风电场划分为几个动态特性相似的风电机群，再对风电机群进行单机等值。现有技术的基于加权法的风电场模型参数聚合的实用方法，其含大规模风电场电网的同调等值，从同调机群识别、同调母线聚合、同调机群参数聚合以及网络化简4个方面，完成了对含风电场集中地区的同调等值。现有技术的风电场动态等值建模方法，采用时间序列聚类方法对风电机组进行分群,并将每一分群聚合为一个风机等值子模型,基于灵敏度和相关性分析方法选出等值模型中风力发电机本体参数以及相关控制模块参数中的待辨识关键参数,基于多目标优化算法和混合动态仿真技术,同时在风速波动和外部系统故障情况下对各风机等值子模型关键参数进行分步解耦辨识。现有技术的分析含风电场的电力系统小干扰稳定性方法，基于风电场等效导纳模型实现系统节点导纳矩阵的收缩处理，将风电场输出功率特性转化为对各同步机电磁功率的影响，进而将风电场的影响揉入到系统状态方程中，再依据特征根分析法实现风电场接入对系统小干扰稳定性影响的量化分析。该方法无需列写双馈风机的状态方程，一定程度上降低了计算复杂度。
[0006]上述研究针对含风电的系统等值展开了研究。但是，专利技术人发现，现有技术在分析系统中某个风电场的小扰动问题，均将外部系统等效为单机无穷大系统忽略了外部系统对风电的影响，仅仅将外部系统中的风电机群进行等值后系统动态过程仍然复杂，这样导致
无法准确确定出风电并网系统小扰动稳定的情况，从而影响风电并网系统的稳定运行。

技术实现思路

[0007]为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供一种风电并网系统小扰动稳定辨识方法及系统，其能够准确确定出风电并网系统小扰动稳定的情况，提高风电并网系统的稳定运行。
[0008]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0009]本专利技术的第一个方面提供一种风电并网系统小扰动稳定辨识方法，其包括：
[0010]获取风电并网系统的实时运行状态，构建出风电机组动态模型；
[0011]基于风电并网系统的实时运行状态及戴维南等值模型，计算出戴维南等值模型的等效电压与等效阻抗；
[0012]将戴维南等值模型与风电机组动态模型关联，获得风电并网系统的平衡点作为初始值，并形成状态方程矩阵；
[0013]基于所述状态方程矩阵的特征值，辨识风电并网系统小扰动稳定性，以用于判断是否生成风电并网系统调控指令来稳定风电并网系统的输出。
[0014]本专利技术的第二个方面提供一种风电并网系统小扰动稳定辨识系统，其包括：
[0015]风电机组动态模型构建模块，其用于获取风电并网系统的实时运行状态，构建出风电机组动态模型；
[0016]等效电压与等效阻抗计算模块，其用于基于风电并网系统的实时运行状态及戴维南等值模型，计算出戴维南等值模型的等效电压与等效阻抗；
[0017]状态方程矩阵形成模块，其用于将戴维南等值模型与风电机组动态模型关联，获得风电并网系统的平衡点作为初始值，并形成状态方程矩阵；
[0018]系统小扰动稳定性辨识模块，其用于基于所述状态方程矩阵的特征值，辨识风电并网系统小扰动稳定性，以用于判断是否生成风电并网系统调控指令来稳定风电并网系统的输出。
[0019]本专利技术的第三个方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的风电并网系统小扰动稳定辨识方法中的步骤。
[0020]本专利技术的第四个方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的风电并网系统小扰动稳定辨识方法中的步骤。
[0021]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0022]本专利技术基于获取的风电并网系统的实时运行状态，构建出风电机组动态模型，进而对风电场外部的系统进行实时戴维南等值，将风电机组动态模型与戴维南等值系统组合建模，获得风电并网系统的平衡点作为初始值，并形成状态方程矩阵，对状态矩阵进行特征值求解，可通过参与因子分析系统状态变量参与系统振荡的程度，以此为风电并网系统小扰动分析提供理论依据，提高了确定出风电并网系统小扰动稳定的情况的准确性以及风电并网系统运行的稳定性。
[0023]本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0024]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0025]图1是本专利技术实施例的耦合多端口网络；
[0026]图2是本专利技术实施例的戴维南等值模型；
[0027]图3是本专利技术实施例的风电并网系统小扰动稳定辨识方法流程图；
[0028]图4是本专利技术实施例的求取状态方程矩阵的特征值流程图；
[0029]图5是本专利技术实施例的风电并网系统小扰动稳定辨识系统结构示意图。
具体实施方式
[0030]下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。
[0031]应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0032]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电并网系统小扰动稳定辨识方法，其特征在于，包括：获取风电并网系统的实时运行状态，构建出风电机组动态模型；基于风电并网系统的实时运行状态及戴维南等值模型，计算出戴维南等值模型的等效电压与等效阻抗；将戴维南等值模型与风电机组动态模型关联，获得风电并网系统的平衡点作为初始值，并形成状态方程矩阵；基于所述状态方程矩阵的特征值，辨识风电并网系统小扰动稳定性，以用于判断是否生成风电并网系统调控指令来稳定风电并网系统的输出。2.如权利要求1所述的风电并网系统小扰动稳定辨识方法，其特征在于，若所述状态方程矩阵的特征值为负，则风电并网系统小扰动稳定；否则风电并网系统小扰动不稳定。3.如权利要求1所述的风电并网系统小扰动稳定辨识方法，其特征在于，所述风电机组动态模型包括风力机传动模型、双馈风力发电机模型、滤波器动态模型、转子侧变频器和网侧变频器。4.如权利要求1所述的风电并网系统小扰动稳定辨识方法，其特征在于，若风电并网系统发生扰动会影响发电机发出的功率，且导致发电机电压相角变化，则将该扰动考虑进戴维南等值阻抗中，构建出相应戴维南等值模型。5.如权利要求1所述的风电并网系统小扰动稳定辨识方法，其特征在于，将戴维南等值模型与风电机组动态模型关联，得到风电—戴维南等值小扰动方程。6.如权利要求5所述的风电并网系统小扰动稳定辨识方法，其特征在于，在形成状态方程矩阵的过程中，还对风电—戴维南...

【专利技术属性】
技术研发人员：王轶群，赵龙，韩学山，李晋威，李桐，鉴庆之，孙东磊，魏佳，高效海，薄其滨，张栋梁，袁振华，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：