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基于深度子领域自适应的直驱风机次/超同步振荡源定位
1
作者
郝琪
刘崇茹
+3 位作者
王瑾媛
王鑫艳
苏晨博
郑乐
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023年第17期27-37,共11页
直驱风机接入弱交流系统会引发形态较复杂的次/超同步振荡,为了更加精准有效地抑制振荡,亟须及时定位引发振荡的风电机组。考虑到电力系统实际振荡数据匮乏的现状,文中提出了一种基于深度子领域自适应的振荡源定位方法。该方法将仿真系...
直驱风机接入弱交流系统会引发形态较复杂的次/超同步振荡,为了更加精准有效地抑制振荡,亟须及时定位引发振荡的风电机组。考虑到电力系统实际振荡数据匮乏的现状,文中提出了一种基于深度子领域自适应的振荡源定位方法。该方法将仿真系统中的强迫振荡泛化到实际次/超同步振荡领域,通过输入样本与迁移模型的构建,实现次/超同步振荡源在线定位,为振荡数据匮乏导致机器学习困难提供了一种新的解决方案。此外,设计了含直驱风机并网的仿真系统测试算例,并将所提方法与不同振荡源定位方法进行了对比。结果表明,所提方法能够在较短的时间内给出更为准确的定位信息,为进一步实现振荡源在线识别奠定了基础。
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关键词
电力系统
人工智能
风电机组
次/超同步振荡
振荡源定位
深度子领域自适应
迁移学习
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题名
基于深度子领域自适应的直驱风机次/超同步振荡源定位
1
作者
郝琪
刘崇茹
王瑾媛
王鑫艳
苏晨博
郑乐
机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
清华大学电机工程与应用电子技术系
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023年第17期27-37,共11页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFB2402700)。
文摘
直驱风机接入弱交流系统会引发形态较复杂的次/超同步振荡,为了更加精准有效地抑制振荡,亟须及时定位引发振荡的风电机组。考虑到电力系统实际振荡数据匮乏的现状,文中提出了一种基于深度子领域自适应的振荡源定位方法。该方法将仿真系统中的强迫振荡泛化到实际次/超同步振荡领域,通过输入样本与迁移模型的构建,实现次/超同步振荡源在线定位,为振荡数据匮乏导致机器学习困难提供了一种新的解决方案。此外,设计了含直驱风机并网的仿真系统测试算例,并将所提方法与不同振荡源定位方法进行了对比。结果表明,所提方法能够在较短的时间内给出更为准确的定位信息,为进一步实现振荡源在线识别奠定了基础。
关键词
电力系统
人工智能
风电机组
次/超同步振荡
振荡源定位
深度子领域自适应
迁移学习
Keywords
power system
artificial intelligence
wind turbine
sub-/super-synchronous oscillation
oscillation source location
deep subdomain adaptation
transfer learning
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于深度子领域自适应的直驱风机次/超同步振荡源定位
郝琪
刘崇茹
王瑾媛
王鑫艳
苏晨博
郑乐
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023
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