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风电并网系统数字孪生及故障态势辨识
被引量：
11
1
作者
陈厚合
杨政
+2 位作者
裴玮
叶华
刘丰瑞
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2022年第11期43-58,共16页
随着新能源渗透率迅速增长,风电并网系统规模逐渐增大。本文借助数字孪生(DT)技术与深度学习技术实现了风电并网系统的态势精准辨识。本文基于电磁暂态程序(EMTP)所提方法构建以双馈风力发电机(DFIG)构成的风电并网系统虚拟镜像模型,基...
随着新能源渗透率迅速增长,风电并网系统规模逐渐增大。本文借助数字孪生(DT)技术与深度学习技术实现了风电并网系统的态势精准辨识。本文基于电磁暂态程序(EMTP)所提方法构建以双馈风力发电机(DFIG)构成的风电并网系统虚拟镜像模型,基于C++多线程并行计算策略进行风电并网系统的超实时镜像计算(MC);并提出一种面向风电场态势辨识的注意力机制(AM)算法框架。至此,构建了基于机理驱动与数据驱动融合的风电并网系统数字孪生(DT-WPGIS)。为评价数字孪生智能体的辨识性能,本文相应地提出了辨识时延常数(RDC)指标。最后,通过4个算例验证了上述方法在风电并网系统中应用的有效性与可行性。实验结果表明:该方法将传统的离线仿真加速到了超实时高精度仿真,将传统的事后故障分析提速到了微秒级的态势精准辨识,为风电并网系统向数字化与智能化的升级提供了思路。
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关键词
数字孪生
双馈风力发电机
超实时镜像计算
注意力机制
态势辨识
辨识时延常数
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职称材料
题名
风电并网系统数字孪生及故障态势辨识
被引量：
11
1
作者
陈厚合
杨政
裴玮
叶华
刘丰瑞
机构
东北电力大学电气工程学院
中国科学院电工研究所
中国科学院大学
出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2022年第11期43-58,共16页
基金
国家自然科学基金项目(52177123、52077028)。
文摘
随着新能源渗透率迅速增长,风电并网系统规模逐渐增大。本文借助数字孪生(DT)技术与深度学习技术实现了风电并网系统的态势精准辨识。本文基于电磁暂态程序(EMTP)所提方法构建以双馈风力发电机(DFIG)构成的风电并网系统虚拟镜像模型,基于C++多线程并行计算策略进行风电并网系统的超实时镜像计算(MC);并提出一种面向风电场态势辨识的注意力机制(AM)算法框架。至此,构建了基于机理驱动与数据驱动融合的风电并网系统数字孪生(DT-WPGIS)。为评价数字孪生智能体的辨识性能,本文相应地提出了辨识时延常数(RDC)指标。最后,通过4个算例验证了上述方法在风电并网系统中应用的有效性与可行性。实验结果表明:该方法将传统的离线仿真加速到了超实时高精度仿真,将传统的事后故障分析提速到了微秒级的态势精准辨识,为风电并网系统向数字化与智能化的升级提供了思路。
关键词
数字孪生
双馈风力发电机
超实时镜像计算
注意力机制
态势辨识
辨识时延常数
Keywords
digital twin
double-fed induction generator
mirror computing of faster than real time
attention mechanism
situation awareness
recognition delay constant
分类号
TM343 [电气工程—电机]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
风电并网系统数字孪生及故障态势辨识
陈厚合
杨政
裴玮
叶华
刘丰瑞
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2022
11
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