基于MMPSO算法的风电场多机等值模型参数辨识

为了解决基于容量加权法的风电场等值模型参数难以充分反映风电场全部运行状态的问题,文章针对多机等值模型进行了参数辨识。首先,以电网侧故障为激励,根据各等值机组参数的轨迹灵敏度大小区分关键参数和一般参数。然后,采用改进的多粒子群优化算法分步辨识电气与控制器部分的关键参数。最后,通过仿真分析了各等值机组参数轨迹灵敏度大小与输出功率的关系及其变化规律,得到了参数修正后具有更优动态性能的多机等值模型。

基于尾流效应的双馈式风电场动态等值模型研究

针对风电机组间尾流效应对风电场并网点输出特性有较大的影响及常用的风电场单机等值模型误差大的问题,提出了考虑尾流效应的多机等值风电场动态等值模型。该方法计及Jensen模型作为风电场划分判据,将各组群进行独立等效。最后以电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC为分析平台,搭建了双馈风电场详细模型和两种等值模型。通过比较风速波动情况下和故障情况下风电场等值模型与详细模型的并网点输出特性,验证了所提方法的准确性和适用性。

基于正交优选粒子群多机参数优化的风电SSO抑制方法

针对双馈风电场并网系统的次同步振荡的抑制问题,现有文献大多将整个风电场等值为一台机组进行研究,忽略了不同位置机组的个体差异性。计及场内风电机组的个体差异性,提出了一种双馈风电场多机控制参数协同优化的次同步振荡抑制方法。首先,建立了双馈风电场的多机等值模型,对比分析了不同机组的机侧变换器电流环比例参数对整个并网系统次同步振荡特性以及动态性能的影响。然后,提出了一种兼顾基频特性的基于正交实验优选、综合权重分析和粒子群算法的多机控制参数优化方法。结果表明,参数优化后在使系统具有较好基频动态特性基础上,有效提高了次同步频段稳定性。最后,通过仿真算例验证了多机参数优化方法的有效性和优越性。