一种优化旋转门算法的储能型风电场爬坡事件检测方法技术

本发明专利技术公开了一种优化旋转门算法的储能型风电场爬坡事件检测方法。它包括以下步骤：设计储能型风电场爬坡事件判断标准；对天牛群算法进行改进，并利用其搜索旋转门算法的最优门宽；利用优化旋转门算法提取风电功率特征数据点；采用四点法处理特征数据点以去除“凸起”；将四点法处理后的相邻两个特征数据点视为一个风电特征时段，并对其分类、编码、合并；根据爬坡事件判断标准检测合并后的风电特征时段是否发生爬坡事件。本发明专利技术提取了风电特征数据点，设计了风电特征时段合并方法，给出了储能型风电场爬坡事件判断标准，从而能够有效地检测储能型风电场发生的爬坡事件，提高了风电爬坡事件的检测效果。电爬坡事件的检测效果。电爬坡事件的检测效果。

【技术实现步骤摘要】
一种优化旋转门算法的储能型风电场爬坡事件检测方法


[0001]本专利技术涉及电力系统领域，具体涉及一种储能型风电场爬坡事件检测方法。
技术背景
[0002]“双碳”目标的实现要求新能源以更大规模接入电网。风力发电是一种成熟的新能源发电技术，不过其固有的间歇性、波动性，尤其是时有发生的风电爬坡事件(wind power ramp event，WPRE)，给接入电网的安全稳定运行带来了极大挑战。WPRE是指大风、雷暴等极端天气导致风电出力短时间内大幅波动的现象，在风速急剧增加时，会产生风功率快速增长的现象，相应的产生上爬坡事件；天气恶劣的情况下，如暴风雨天气，风速达到风机最小切出风速时，风电机组对风机会有安全保护，会主动控制风机并停机，风机功率会骤然下降，产生风电下爬坡事件。
[0003]WPRE会对电网产生非常大的冲击，功率的急剧变化破坏了电力系统的供电平衡，不利于调度人员调度其他发电机组以配合风电出力。风电下爬事件会导致电网的频率降低，影响了电力系统的安全稳定运行，而且规模越大影响越严重。为解决WPRE给电网带来的不利影响，许多研究采用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种优化旋转门算法的储能型风电场爬坡事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)设计储能型风电场爬坡事件的判断标准；(2)对天牛群搜索算法进行改进，以提升其寻优速度；(3)利用改进天牛群搜索旋转门算法的最优门宽，并基于最优门宽，获取表征实际风电出力的特征数据点；(4)采用四点法处理改进天牛群优化旋转门算法提取出的特征数据点以消除“凸起”；(5)将四点法处理之后的相邻两个特征数据点视为一个风电特征时段，然后对其分类并编码，之后基于编码结果对风电特征时段进行合并；(6)基于爬坡事件判断标准检测组合后的风电特征时段是否发生爬坡事件。2.根据权利要求1所述的一种优化旋转门算法的储能型风电场爬坡事件检测方法，其特征在于，所述步骤(1)中储能型风电场爬坡事件的判断标准如下：式中，P
fend
和P
fstart
分别表示组合后风电特征时段结束时刻和开始时刻的风电功率，t
fend
和t
fstart
分别表示组合后风电特征时段的结束时刻和开始时刻，P
th
为储能系统最大充放电功率，Δt为储能系统以最大充放电功率运行的持续时间；进一步将爬坡方向的判定如下：3.根据权利要求1所述的一种优化旋转门算法的储能型风电场爬坡事件检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中改进天牛群算法的步长通过以下公式获取：其中，n为迭代次数，k表示第k只天牛，c1、c2、c3均为步长参数，其值分别为1.5、0.5和8。4.根据权利要求1所述的一种优化旋转门算法的储能型风电场爬坡事件检测方法，其特征在于，所述步骤(3)中采用改进天牛群算法搜索旋转门算法的最优门宽，并依据最优门宽采用旋转门算法提取表征风电实际出力的特征数据点；改进天牛群搜索旋转门算法的适应度函数为：其中，f
E
和f
C
分别表示特征趋势的标准差和压缩比，N1为风电数据采样个数，P
w
(...

【专利技术属性】
技术研发人员：余洋，陈东阳，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：