基于深度子领域自适应的直驱风机次/超同步振荡源定位

摘要：

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

所属期刊栏目：47

分类号：TM711;TP391.9;TP181

在线出版日期：2023-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：27-37