一种风电场机组二次分群方法、设备及其存储介质技术

本发明专利技术公开了一种风电场机组二次分群方法，包括如下步骤：步骤一、建立风电场机组的详细模型，包括风电机组的动态模型、变压器和主网模型；步骤二、风电场机组分群，采用上述技术方案，提出一种根据卸荷电路动作情况进行首次分群，针对未动作的机组再根据机组稳态电压和暂态电压跌落值进行二次分群的方法，相比较单一按照卸荷电路分群的方法和单一按照机组稳态电压或暂态电压跌落值的方法，即考虑了卸荷电路动作情况对风电机组动态特性的重大影响，又综合考虑了机组稳态电压或暂态电压跌落值等电压电气量对卸荷电路未动作风电机组的重要影响，分群结果模拟风电场机组动态特性更为准确，更适合于风电场机组在大电网中的暂态仿真。真。真。

【技术实现步骤摘要】
一种风电场机组二次分群方法、设备及其存储介质


[0001]本专利技术涉及电力信息
，具体指一种风电场机组二次分群方法、设备及其存储介质。

技术介绍

[0002]随着传统资源的过度开发及新能源行业的逐步兴起，对新能源的研究成为热点问题。太阳能、地热能、氢能、风能等在多个行业得到应用。在电力行业，风力发电的比例逐渐提高，风电场已经成为电力系统不可或缺的部分。但是大量风电场并入电网会影响系统的动态特性。因此，提高风电场接入电网后的系统稳定性成为现在电网研究的重要问题之一。如果对大型风电机组进行详细建模，具体到发电机模型，变压器模型，线路模型，研究其并入电网后的动态特性和故障情况下的暂态特性，得到的结果会更接近实际情况，但是由于详细模型的高阶非线性特点，计算时需要耗费大量时间。在实际情况下，我们往往关注风电场的并网特性，对风电场的内部模型不是特别关注，在风电并网中，只需保证外特性一致，就可使用等值模型来表征风电场详细模型。因此，需要展开风电场等值建模的相关研究。在等值过程中，风机分群方法、集电网络的参数、风电机组的聚合参数等都会影响等值精度，需要通过系统受到扰动前以及扰动后的动态过程来体现风电场等值前后的误差大小。在这个过程中，如何辨识及优化等值模型中的相关参数就显得尤为重要。因此，选择合适的分群方法，确定合理的风电场等值模型参数，建立等值精度符合相关要求的风电场等值模型具有重要的研究价值。
[0003]聚合法是目前常用的暂态等值方法。针对主流的风机和风电场，风电场聚合方法可以分为单机等值法、复合模型法。/>[0004]单机等值法是最常用的等值建模方法，将风电场等值成一台风力机和一台发电机，等值风电机组的容量等于所有风电机组容量的代数和，输入为平均风速。
[0005]复合模型法将风电场电气部分等值为一台发电机，风力机通过分组形成复合的风力机组，叠加风力机组的机械转矩作为等值发电机的输入。这种方法一般在恒转速控制模式下的风电场等值模型中使用，此时，风力机可根据选定的分群指标进行分群等值，或者仍然保留原有的模型。若风力机模型保留，则当风速改变时，风力机的电气参数无需修改，只需改变各台风力机的实际风速即可。
[0006]但是，单机等值法和复合模型法常用于规模较小的风电场等值建模。然而现在风电场规模越来越大，工况趋于复杂，单机等值模型无法体现风电场的动态特性，等值效果较差。
[0007]为了针对规模较大得风电场，分群法进入风电场等值建模领域，分群法即风电场的多机等值法，将风电场内的风电机按照选定的分群指标划分为若干个机群，每个机群的所有风机等值成一台风机。分群指标的选取有很多种，通常选取可以反映风电机组物理特性的量作为分群指标。目前常用的分群方法分为以下几类：
[0008](1)以表征风电机组机械特性的物理量分群。这类指标主要有：风速、风能利用系
数、风向、风功率曲线以及尾流效应因子等。这些量主要是对风电机机械系统运行状态的表征。现有技术中根据实际风速取若干个区间，处于相同风速区间的风电机组分为一群。这些指标仅仅表征了风电机的机械系统，难以体现不同风电机组的电气特性的差异。
[0009](2)以表征风电机组电气特性的物理量分群。这类指标主要有风机机端电压、风机的定子转子电流、风电机组的状态变量等。若以机端电压为分群指标，则需计算出故障状态下机端电压的跌落值，以电压跌落程度不同将风电机组分为若干个机群。若以风电机组的状态变量为分群指标，则需计算每个状态变量的值，然后使用聚类算法将其等值为若干个机群，因此计算量非常大，若变量出现误差对等值精度的影响非常大。
[0010](3)以某个控制环节动作与否分群。根据仿真过程中桨距角动作情况、Crowbar电路动作情况、卸荷电路动作情况等进行分群。这类分群指标往往只能将风电场等值为两台机组，在风电场规模比较大时，该分群方法的合理性有些许的不足，仍然存在一定的缺陷。
[0011](4)使用人工智能算法分群。随着人工智能的飞速发展，各种算法也被引入至电力系统领域。使用人工智能算法分群，有时会比使用传统方法分群效果更优，但是难以从理论上把具体逻辑解释清楚。
[0012]分群指标需要将具有某种相同特征或特性的风电机组归为一类。目前文献中使用的分群指标不尽相同，但对各种分群方法的优劣性却难以判别，而且理论上可以得到的变量值在实际工程中可能会因为模块被封装等问题难以得到。因此如何在诸多状态变量中选取易于得到的关键变量显得尤为重要。
[0013]【1】倪林,袁荣湘,张宗包,刘畅.大型风电场接入系统的控制方式和动态特性研究[J].电力系统保护与控制,2011,39(08):75
‑
79+85.
[0014]【2】Council G W E.Global wind statistics 2017,14 February 2018[R].Available:http://www.gewx.net.
[0015]【3】林俐,赵会龙,陈迎,李丹.风电场建模研究综述[J].现代电力,2014,31(02):1
‑
10.
[0016]【4】朱乾龙.适用于机电暂态稳定性分析的风电场等值建模研究[D].合肥工业大学,2017.
[0017]【5】盖春阳.基于低电压穿越控制的直驱风电场等值建模研究[D].合肥工业大学,2019.
[0018]【6】代彬,杜钦君,石翔,卢恩庆.基于双闭环控制的SVG系统建模与仿真[J].山东理工大学学报(自然科学版),2013,27(01):54
‑
58.
[0019]【7】马灵芝,张朝山,万萌,王浩,赵亮亮.动态无功补偿装置SVG在风力发电系统中的应用[J].集成电路应用,2021,38(08):224
‑
225.
[0020]【8】王荷生.风电场等值建模及其暂态运行特性研究[D].重庆大学,2010.
[0021]【9】王瞧化,汤涌,侯俊贤,等.潮流计算和机电曹态仿真中风光储联合发电系统的实用等值方法[J].中国电机工程学报,2012,32(1):1
‑
8.
[0022]【10】Meng Yongqing,Yan Shuhao,Wu Kang,Ning Lianhui,Li Xuan,Wang Xiuli,Wang Xifan.Comparative economic analysis oflow frequencyAC transmission system for the integration of large offshore wind farms[J].Renewable Energy,2021,179:20
‑
25.
[0023]【11】古庭赟,杨骐嘉,林呈辉,刘明顺,顾威,伍华伟,张羽,李宇骏.基于单机等值与选择模态分析的风电场等值建模方法[J].电力系统保护与控制,2020,48(01):102
‑
111....

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电场机组二次分群方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、建立风电场机组的详细模型，包括风电机组的动态模型、变压器和主网模型；步骤二、风电场机组分群首次分群，对风电场机组的详细模型进行动态仿真，计算n种故障和工况下的仿真结果，并根据预设标准对风电场机组进行分群；二次分群，使用k
‑
means聚类算法对未满足预设标准的机组进行二次分群。2.根据权利要求1中所述风电场机组二次分群方法，其特征在于，所述动态模型中风电机组包括风力机、同步发电机、背靠背变流器、控制系统，所述背靠背变流器包括机侧变流器、卸荷电路以及网侧变流器。3.根据权利要求1中所述风电场机组二次分群方法，其特征在于，所述步骤二中，首次分群时，通过根据卸荷电路是否导通对风电场机组进行分群。4.根据权利要求1中所述风电场机组二次分群方法，其特征在于，所述步骤二中，二次分群时，针对卸荷电路未导通的风电机组，根据风电机组稳态机端电压和故障期间电压跌落值对风电机组进行二次分群。5.根据权利要求4所述风电场机组二次分群方法，其特征在于，所述二次分群的具体方法如下：(1)得到每台风电机组的稳态电压及故障期间的机端电压跌落值，则输入的样本集为D＝[u
w1
,u
z1
；u
w2
,u
z2
；...；u
wm
,u
zm

【专利技术属性】
技术研发人员：高慧敏，黄卓，赵嘉敏，钟毅，罗平，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：