数据驱动的风电场全工况非线性调频动态建模

摘要：

当前风电场级并网调频面临较大挑战.为降低建模复杂度,采用风电场并网点实际运行数据,提出了风电场出力范围内全工况一次调频特性时域差分动态建模方法.首先,进行机理分析并确定输入输出变量,完成数据采样和处理.然后,提出离散工况抽样和非线性评估方法,建立了单工况子空间模型,并进行间隙测度评估全工况调频响应动态非线性度.此后,为高效逼近全工况复杂非线性调频特性,构建混杂有限差分回归向量,并对其张成的差分动态空间进行凸划分,在各子工作域均匀选取建模样本并采用带注意力机制的长短期记忆神经网络进行全工况建模.最后,经过某风电场并网点调频运行数据进行验证,表明所提出的全工况有限差分动态建模方法具有任意精度逼近能力,可有效表征风电场一次调频复杂非线性响应特性.

关键词：风电场、一次调频、有限差分域划分、神经网络、子空间辨识、间隙测度

所属期刊栏目：47

分类号：TP391;TP277;TM712

在线出版日期：2023-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：162-169