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基于数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗在线辨识及稳定性评估
被引量：
11
1
作者
饶仪明
吕敬
+1 位作者
王众
蔡旭
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期2670-2684,I0013,共16页
风电、光伏等新能源在电网中的渗透率不断提高,导致一系列宽频振荡问题。阻抗法是研究新能源并网系统宽频振荡稳定性的有效方法之一,然而由于商业化新能源机组的“黑/灰箱”问题、新能源场站运行状态的随机不确定性等因素,导致新能源场...
风电、光伏等新能源在电网中的渗透率不断提高,导致一系列宽频振荡问题。阻抗法是研究新能源并网系统宽频振荡稳定性的有效方法之一,然而由于商业化新能源机组的“黑/灰箱”问题、新能源场站运行状态的随机不确定性等因素,导致新能源场站的精确阻抗/导纳建模困难。为此,提出基于数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗/导纳在线辨识方法,针对输入随机不确定的新能源机组,采用数据驱动方法建立其覆盖整个稳态运行工况的宽频阻抗/导纳辨识模型,然后结合新能源场站的物理结构模型,构建数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗/导纳在线辨识模型。最后,以风电并网系统为例,利用建立的导纳辨识模型对风电并网系统的宽频振荡稳定性进行在线评估,并通过时域仿真验证稳定性在线分析的正确性。
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关键词
数据驱动
风电场
神经网络
阻抗
导纳
稳定性在线评估
在线阅读
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职称材料
基于稳态信息和条件分布自适应的风电场阻抗智能辨识和稳定性评估
2
作者
林思齐
韦善阳
+4 位作者
周泓宇
姚伟
葛子澄
赵海宇
文劲宇
《电网技术》
北大核心
2025年第4期1379-1392,I0026,I0027,共16页
大规模风电集中并网系统存在潜在的小干扰稳定风险。基于稳态运行数据的在线稳定性评估技术可为振荡预警提供关键支撑。针对风电场稳定性评估需求,基于数据驱动的阻抗稳定评估方法被提出。然而,这类方法需大量数据训练模型,难以应用于...
大规模风电集中并网系统存在潜在的小干扰稳定风险。基于稳态运行数据的在线稳定性评估技术可为振荡预警提供关键支撑。针对风电场稳定性评估需求,基于数据驱动的阻抗稳定评估方法被提出。然而,这类方法需大量数据训练模型,难以应用于实测数据较少的场景。为此,提出一种基于稳态信息和条件分布自适应的风电场阻抗智能辨识和稳定性评估方法。该方法基于稳态数据结合状态估计评估风电场稳定性,避免了直接量测法判断稳定性的滞后问题,并降低了噪声影响。为缓解数据驱动方法所需大量数据与实测量测数据不足的矛盾,应用条件分布自适应方法,结合大量仿真数据和少量实测数据,构建了风机阻抗辨识模型。并利用状态估计得到的相角构建了风电场阻抗模型并实现了在线评估,在不明显降低精度的情况下量测成本。最后,以25机风电场并网系统为例,验证了所提方法的正确性。
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关键词
在线
稳定性
评估
阻抗法
人工神经网络
条件分布自适应
状态估计
SimuNPS
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职称材料
题名
基于数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗在线辨识及稳定性评估
被引量：
11
1
作者
饶仪明
吕敬
王众
蔡旭
机构
电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学)
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期2670-2684,I0013,共16页
基金
国家自然科学基金项目(52277195)。
文摘
风电、光伏等新能源在电网中的渗透率不断提高,导致一系列宽频振荡问题。阻抗法是研究新能源并网系统宽频振荡稳定性的有效方法之一,然而由于商业化新能源机组的“黑/灰箱”问题、新能源场站运行状态的随机不确定性等因素,导致新能源场站的精确阻抗/导纳建模困难。为此,提出基于数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗/导纳在线辨识方法,针对输入随机不确定的新能源机组,采用数据驱动方法建立其覆盖整个稳态运行工况的宽频阻抗/导纳辨识模型,然后结合新能源场站的物理结构模型,构建数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗/导纳在线辨识模型。最后,以风电并网系统为例,利用建立的导纳辨识模型对风电并网系统的宽频振荡稳定性进行在线评估,并通过时域仿真验证稳定性在线分析的正确性。
关键词
数据驱动
风电场
神经网络
阻抗
导纳
稳定性在线评估
Keywords
data-driven
wind farm
neural network
impedance
admittance
online stability assessment
分类号
TM72 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于稳态信息和条件分布自适应的风电场阻抗智能辨识和稳定性评估
2
作者
林思齐
韦善阳
周泓宇
姚伟
葛子澄
赵海宇
文劲宇
机构
强电磁技术全国重点实验室(华中科技大学)
出处
《电网技术》
北大核心
2025年第4期1379-1392,I0026,I0027,共16页
基金
国家自然科学基金项目(523B2074,52407103)。
文摘
大规模风电集中并网系统存在潜在的小干扰稳定风险。基于稳态运行数据的在线稳定性评估技术可为振荡预警提供关键支撑。针对风电场稳定性评估需求,基于数据驱动的阻抗稳定评估方法被提出。然而,这类方法需大量数据训练模型,难以应用于实测数据较少的场景。为此,提出一种基于稳态信息和条件分布自适应的风电场阻抗智能辨识和稳定性评估方法。该方法基于稳态数据结合状态估计评估风电场稳定性,避免了直接量测法判断稳定性的滞后问题,并降低了噪声影响。为缓解数据驱动方法所需大量数据与实测量测数据不足的矛盾,应用条件分布自适应方法,结合大量仿真数据和少量实测数据,构建了风机阻抗辨识模型。并利用状态估计得到的相角构建了风电场阻抗模型并实现了在线评估,在不明显降低精度的情况下量测成本。最后,以25机风电场并网系统为例,验证了所提方法的正确性。
关键词
在线
稳定性
评估
阻抗法
人工神经网络
条件分布自适应
状态估计
SimuNPS
Keywords
online stability assessment
impedance method
artificial neural network
conditional distribution adaptive
state estimation
SimuNPS
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗在线辨识及稳定性评估
饶仪明
吕敬
王众
蔡旭
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于稳态信息和条件分布自适应的风电场阻抗智能辨识和稳定性评估
林思齐
韦善阳
周泓宇
姚伟
葛子澄
赵海宇
文劲宇
《电网技术》
北大核心
2025
0
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