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基于聚类算法的风电场动态等值
被引量:
98
1
作者
陈树勇
王聪
+3 位作者
申洪
高宁超
朱琳
兰华
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期11-19,24,共9页
风电机组在实际运行时,受尾流效应等因素影响,运行状态并不相同。为提高风电场实际运行模型的精度,提出了一种适用于双馈式风力发电机的动态等值建模方法。它将风电机组的状态变量矩阵作为分群指标,利用聚类算法将矩阵中的数据进行分群...
风电机组在实际运行时,受尾流效应等因素影响,运行状态并不相同。为提高风电场实际运行模型的精度,提出了一种适用于双馈式风力发电机的动态等值建模方法。它将风电机组的状态变量矩阵作为分群指标,利用聚类算法将矩阵中的数据进行分群,将同群的风电机组等值成为一台风力发电机,实现了风电场的动态等值。利用PSD/BPA平台,对系统侧故障与风速变化2种情况仿真,并与传统等值方法及风电场详细模型对比。仿真结果表明,采用仿真过程中的状态变量作为分群指标是合理的,该模型与详细模型的动态特性基本一致,可以用来描述风电场的实际运行状态。
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关键词
双馈式风力发电机
聚类算法
状态变量
动态等值
电力系统分析
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职称材料
基于PCA和改进ABC-K聚类算法的双馈机组风电场等值建模
被引量:
8
2
作者
张晓英
吴宏强
+2 位作者
舒子江
王琨
陈伟
《电气工程学报》
CSCD
2023年第1期201-210,共10页
针对已有双馈风电机组风电场动态等值所建模型存在准确度不够高,适应性不够强的缺点,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的改进人工蜂群算法(Improve artificial bee colony,IABC)的动态等值建模方法。首先,...
针对已有双馈风电机组风电场动态等值所建模型存在准确度不够高,适应性不够强的缺点,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的改进人工蜂群算法(Improve artificial bee colony,IABC)的动态等值建模方法。首先,对双馈风力机进行数学建模,获取机组的的所有状态参数;其次,利用主成分分析法将变量间的冗余性与相关性进行处理,提取发电机定转子q轴电流、电磁转矩、发电机转速四个主导变量作为分群指标,使用IABC搜索最佳聚类中心;最后,运用K-means算法对风电场进行聚类分群处理,并在Matlab/Simulink平台进行仿真。仿真结果表明本文所建等值模型在风速扰动和系统侧故障工况下都有较好的准确性和适应性。
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关键词
双馈风电机组
主成分分析法
人工蜂群算法
主导变量
等值建模
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职称材料
题名
基于聚类算法的风电场动态等值
被引量:
98
1
作者
陈树勇
王聪
申洪
高宁超
朱琳
兰华
机构
中国电力科学研究院
东北电力大学
华北电力大学
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期11-19,24,共9页
文摘
风电机组在实际运行时,受尾流效应等因素影响,运行状态并不相同。为提高风电场实际运行模型的精度,提出了一种适用于双馈式风力发电机的动态等值建模方法。它将风电机组的状态变量矩阵作为分群指标,利用聚类算法将矩阵中的数据进行分群,将同群的风电机组等值成为一台风力发电机,实现了风电场的动态等值。利用PSD/BPA平台,对系统侧故障与风速变化2种情况仿真,并与传统等值方法及风电场详细模型对比。仿真结果表明,采用仿真过程中的状态变量作为分群指标是合理的,该模型与详细模型的动态特性基本一致,可以用来描述风电场的实际运行状态。
关键词
双馈式风力发电机
聚类算法
状态变量
动态等值
电力系统分析
Keywords
doubly-fed wind generators(dfwgs)
clustering algorithm
state variables
dynamic equivalence
power system analysis
分类号
TM74 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于PCA和改进ABC-K聚类算法的双馈机组风电场等值建模
被引量:
8
2
作者
张晓英
吴宏强
舒子江
王琨
陈伟
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
国网甘肃省电力公司营销服务中心计量部
出处
《电气工程学报》
CSCD
2023年第1期201-210,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51867015)。
文摘
针对已有双馈风电机组风电场动态等值所建模型存在准确度不够高,适应性不够强的缺点,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的改进人工蜂群算法(Improve artificial bee colony,IABC)的动态等值建模方法。首先,对双馈风力机进行数学建模,获取机组的的所有状态参数;其次,利用主成分分析法将变量间的冗余性与相关性进行处理,提取发电机定转子q轴电流、电磁转矩、发电机转速四个主导变量作为分群指标,使用IABC搜索最佳聚类中心;最后,运用K-means算法对风电场进行聚类分群处理,并在Matlab/Simulink平台进行仿真。仿真结果表明本文所建等值模型在风速扰动和系统侧故障工况下都有较好的准确性和适应性。
关键词
双馈风电机组
主成分分析法
人工蜂群算法
主导变量
等值建模
Keywords
doubly-fed
wind
generators
(
dfwgs
)
principal component analysis
artificial bee colony
dominant variable
equivalent modeling
分类号
TM561 [电气工程—电器]
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职称材料
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作者
出处
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1
基于聚类算法的风电场动态等值
陈树勇
王聪
申洪
高宁超
朱琳
兰华
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
98
在线阅读
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职称材料
2
基于PCA和改进ABC-K聚类算法的双馈机组风电场等值建模
张晓英
吴宏强
舒子江
王琨
陈伟
《电气工程学报》
CSCD
2023
8
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