针对双馈风电机组并网后电网电压波动、传统模拟分析方法建模计算量大且频率耦合关系复杂的问题,提出一种基于等值双馈风电场协同静止无功发生器(static var generator,SVG)的电网电压稳定协同控制方法。首先,根据风电场功率特性的聚类...针对双馈风电机组并网后电网电压波动、传统模拟分析方法建模计算量大且频率耦合关系复杂的问题,提出一种基于等值双馈风电场协同静止无功发生器(static var generator,SVG)的电网电压稳定协同控制方法。首先,根据风电场功率特性的聚类现象提出基于K-means聚类的2步等值建模方法,分析明确了双馈感应电机(double-fed induction generator,DFIG)内定子侧和网侧变流器的最大无功补偿能力。其次,针对电网扰动情况下SVG对风电场并网点电压的支撑能力不足的问题,提出一种面向不同电压波动等级的DFIG协同SVG电网电压波动抑制策略,充分利用风电场站内部DFIG的自身无功储备,并在电压恢复过程中加入延时环节确保电压稳定。最后,通过仿真验证了所提协同控制策略对于改善风电场并网点电压波动的有效性。展开更多
文摘针对双馈风电机组并网后电网电压波动、传统模拟分析方法建模计算量大且频率耦合关系复杂的问题,提出一种基于等值双馈风电场协同静止无功发生器(static var generator,SVG)的电网电压稳定协同控制方法。首先,根据风电场功率特性的聚类现象提出基于K-means聚类的2步等值建模方法,分析明确了双馈感应电机(double-fed induction generator,DFIG)内定子侧和网侧变流器的最大无功补偿能力。其次,针对电网扰动情况下SVG对风电场并网点电压的支撑能力不足的问题,提出一种面向不同电压波动等级的DFIG协同SVG电网电压波动抑制策略,充分利用风电场站内部DFIG的自身无功储备,并在电压恢复过程中加入延时环节确保电压稳定。最后,通过仿真验证了所提协同控制策略对于改善风电场并网点电压波动的有效性。
