基于经验模态分解的风电场时频域建模方法技术

一种基于经验模态分解的风电场时频域建模方法，所述的方法为：对获取的风电场功率实测数据进行归一化滤波处理后，进行EMD处理为若干本征模态函数IMF，并分别进行希尔伯特变换生成其相应的时频谱，再分别对这些时频谱进行拟合，并将拟合结果分别通过反希尔伯特变换，得到时域表达式，将这些时域表达式进行加和，即得到包含各种波动特征的风电场解析模型。本发明专利技术建模方法通过时频域建模手段，建立出的解析模型包含有风电场的典型波动特征信息，将此模型用于模拟具有非平稳随机性的风电场波动对电网电压、频率的影响分析。

【技术实现步骤摘要】
基于经验模态分解的风电场时频域建模方法
本专利技术涉及风电场并网影响分析
，具体涉及包含波动信息的风电场可靠模型的建立。
技术介绍
经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition，即EMD)是HHT(希尔伯特-HuangTransform)的组成部分，是由NordenE.Huang和StevenR.Long等人于1998年发表的“TheEmpiricalModeDecompositionandthe希尔伯特SpectrumforNonlinearandNon-stationaryTimeSeriesAnalysis”中提出的一种用于处理非平稳信号的方法。EMD的作用是将非平稳信号分解为若干满足希尔伯特变换的本征模态函数IMF(intrinsicModeFunction)，对这些IMF进行希尔伯特变换，能够得到信号时频谱的分布情况。EMD具有完全自适应性，能够根据具体信号来自适应产生“基”，即由“筛选”过程产生的IMF，不需要预设基函数，这也正是EMD的优势所在。风电场并网影响分析是未来风电场实现大规模高渗透并网的必要工作。鉴于此并网影响分析主要依托于仿真研究，故建立可靠的风电场模型是必要前提，这要求风电场模型必须能够包含风电场带有非平稳随机性的功率波动特性。而目前风电场建模思路主要是基于等效风速的风电场等效模型，其基本思路是用单台或少数几台风机来等效一个风电场，而风机的输入风速则用等效风速来替代。这其中包含两个关键问题，一是等效风速的计算方法，另一个是风机参数的修正。由于风电场自身结构的复杂性，包含结构信息在内的准确物理模型难以建立，这种等效建模思路提供了一种捷径。然而，由于风电场内部惯性与平滑效应的存在，输入风速与输出功率之间难以找到准确的对应关系，导致等效模型不能够再现出输出功率的波动特性。这对于风电场并网影响分析是极其不利的。
技术实现思路
本专利技术的目的是建立包含输出功率波动特性信息的风电场模型，用于风电场并网下对电网的影响分析。本专利技术采用希尔伯特变换方法，对经经验模态分解(EMD)后具有不同频率区间的本征模态函数IMF信号进行时频谱分析，拟合出残差较小的光滑曲线，并经由反希尔伯特变换得到时域表达式，即风电场解析模型。本专利技术基于经验模态分解(EMD)的风电场时频域建模方法具体步骤如下：1.采集风电场中每台机组的输出功率数据pwind_i(t)，将采集得到的风电场中每台机组的输出功率pwind_i(t)进行加和，求得风电场总输出功率pwindf(t)，风电场总输出功率pwindf(t)为风电场中每台机组风机输出功率pwind_i(t)之和，即其中t为时间。对风电场总输出功率pwindf(t)进行归一化处理，选取风电场总额定输出功率pe(t)作为基值。对归一化后的数据进行傅里叶变换，生成频谱，观察频谱特性，估计归一化后的数据的频率分布，并通过低通数字滤波器进行滤波，滤去误差较大的干扰点，得到的数据记为p(t)，将p(t)作为风电场输出功率数据进行以下处理。2.对风电场输出功率p(t)进行经验模态分解(EMD)处理，将p(t)分解为n个本征模态函数c1(t),c2(t),...,cn(t)以及残余分量rn(t)，即：式中的c1(t),c2(t),...,cn(t)可以认为是风电场输出功率归一化滤波后的数据的波动特征函数，rn(t)可以认为是风电场输出功率归一化滤波后的数据的趋势函数。3.分别对本征模态函数c1(t),c2(t),...,cn(t)做希尔伯特变换，生成时频谱，具体步骤为：式中Cn(t)为cn(t)的希尔伯特函数其反变换为：得到解析信号：Z(t)＝cn(t)+iCn(t)＝a(t)eiθ(t)(4)式中a(t)为瞬时振幅，θ(t)为相位，瞬时频率f(t)按下式计算：按上述步骤依次处理本征模态函数c1(t),c2(t),...,cn(t)，即可分别得到所述本征模态函数的时频谱f1(t),f2(t),...,fn(t)。4.分别对f1(t),f2(t),...,fn(t)进行拟合，即得到它们的拟合函数。对于残余分量rn(t)则直接在时域中进行拟合。5.分别对步骤4)中得到的这些时频域拟合曲线进行反希尔伯特变换，即可得到相应的时域中的解析表达式。具体方法为：根据式(8)可得求出θn(t)的表达式如下：θn(t)＝2π∫fn(t)dt(8)将式(8)与式(2)、式(6)联立，即可以解出表达式cn(t)。按此方法可依次解出时域中的所有解析表达式。6.将c1(t),c2(t),...,cn(t)以及rn(t)时域表达式进行加和，并与残余分量的表达式进行加和，即得到风电场模型的解析表达式。上述公式和表达式中，t表示时间。由上述步骤建立出的风电场解析模式可以直接作为功率源接入电力系统仿真模型中，通过采集与分析系统电压、频率变化，可以分析风电场波动对电网电压、频率的影响。本专利技术与现有技术相比的优点在于：(1)本专利技术的建模立足点是实测数据，通过数字信号处理的方法，建立起能够用于计算机仿真的风电场模型。相比于现有的等效建模方法，本专利技术的建模方法不受风电场内复杂结构与各种随机因素的干扰，能够很好的再现出风电场输出功率的各种典型波动特征，用于风电场并网下对电网电压、频率的影响分析，具有更高的可靠性。(2)本专利技术也对风电场输出功率的频谱分析做了改进。现有的频谱分析多是建立在对原始信号直接处理，得到的频谱频率分布宽泛且复杂。本专利技术通过EMD方法，将包含有复杂频率成分的原始信号分解为若干具有独立频段的信号，能够更加清晰地观察和分析风电场波动特征。附图说明图1为本专利技术建模方法的总体流程图；图2为经验模态分解(EMD)流程图；图3为基于希尔伯特变换频谱的拟合流程图；图4为风电场输出功率(有功)时域波形图；图5为将风电场输出功率P(t)的进行9次经验模态分解后的时域波形图；图6为将图5中各分量c1-c9进行希尔伯特变换后的时频域波形图；图7为高中低频段各部分波形图；图8为原始风电功率接入后系统频率变化图；图9为经验模态分解高频部分接入后系统频率变化图；图10为经验模态分解中频部分接入后系统频率变化图；图11为EMD分解低频部分接入后系统频率变化图。具体实施方式以下结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步说明。本专利技术建模方法的具体步骤如下：1.风电场有功功率数据的采集采集某风场中的风电场每台机组的输出功率Pwind_i(t)，并进行加和，所得结果即为该风电场总输出功率Pwind_f(t)，即：2.归一化处理选取该风电场总额定输出功率Pe(t)为基值，对步骤1中得到的Pwind_f(t)进行归一化处理，得到数据3.数据滤波处理对步骤2得到的离散序列Por(t)通过数值方法生成功率谱，观察Por(t)频率分布情况，选取合理的低通数字滤波器对Por(t)进行滤波，滤去误差较大的干扰点，得到的数据记为P(t)，将P(t)作为后续处理的风电场输出功率，如图4所示。4.进行经验模态分解(EMD)如图2所示，对P进行经验模态分解，将风电场输出功率P(t)分解为n个本征模态函数c1(t),c2(t)...cn(t)以及残余分量rn(t)。具体步骤如下：根据本征模态函数的定义，用mk表示对信号P(t)求k次均本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于经验模态分解的风电场时频域建模方法，其特征在于，所述的建模方法具体步骤如下：1）将采集得到的风电场中每台机组的输出功率Pwind_i(t)进行加和，得到风电场总输出功率，对风电场总输出功率进行归一化处理，并进行低通滤波，上述表达式中，t为时间；2）对处理后的数据进行经验模态分解，生成多个本征模态函数分量以及残余分量；3）分别对步骤2）得到的本征模态函数分量进行希尔伯特变换，得到其相应的时频谱；4）分别对步骤3）得到的本征模态函数的时频谱进行拟合，得到相应的拟合函数；对于残余分量则直接在时域中进行拟合；5）分别对步骤4）得到的本征模态函数的时频域拟合函数进行反希尔伯特变换，得到时域中的解析表达式；6）将步骤5）得到的所述的时域中的表达式进行加和，并与残余分量的表达式进行加和，即得到风电场模型的解析表达式。FDA00002511004700011.jpg

【技术特征摘要】
1.一种基于经验模态分解的风电场时频域建模方法，其特征在于，所述的建模方法具体步骤如下：1)将采集得到的风电场中每台机组的输出功率pwind_i(t)进行加和，得到风电场总输出功率pwindf(t)，选取风电场总额定输出功率pe(t)作为归一化的基值，对风电场总输出功率pwindf(t)进行归一化处理，对归一化处理后得到的数据进行傅里叶变换生成频谱，估计归一化后的数据的频率分布，并对归一化后的数据进行低通滤波，滤去因测量误差引起的不合理数据点，上述表达式中，t为时间；2)以p(t)表示经归一化滤波后的风电场总输出功率数据，对归一化滤波后的数据进行经验模态分解，生成多个本征模态函数分量以及残余分量：其中cj(t)表示信号的第j个本征模态函数分量IMFj，rn(t)表示信号经过n次分解后的残余函数分量；第j个本征模态函数分量IMFj分布于不同频段且按由高到低的顺序排的，即f1(t)＞f2(t)＞...＞fn(t)，即实现了信号的时频域分离，上述表达式中，t为时间；3)分别对步骤2)得到的本征模态函数c1(t),c2(t),...,cn(t)进行希尔伯特变换，得到其相应的时频谱f1(t),f2(t),...,fn(t)，具体步骤为：

【专利技术属性】
技术研发人员：唐西胜，胡枭，苗福丰，
申请(专利权)人：中国科学院电工研究所，
类型：发明
国别省市：