基于改进模糊C 均值聚类和MPSO的风电场等值研究

摘要：

为了提高双馈风电场等值模型的精准度，提出了一种双馈风电场等值建模方法。首先选取能表征各个机组运行状态的特征状态变量矩阵作为分群指标，采用改进模糊 C 均值聚类算法进行机群划分；然后基于全局最优位置变异粒子群算法对等值机模型的参数进行辨识，将同群的机组等值成一台风机。利用 DIgSILENT/Pow-erFactory平台进行仿真建模，对风电场发生风速阶跃变化和三相短路故障2种状态进行仿真，仿真结果表明，该等值模型与详细模型的动态特性基本一致，比传统的单机等值模型更适合表征双馈风电场的工况。

关键词：双馈风力发电机、分群、聚类算法、粒子群、参数识别

所属期刊栏目：29

分类号：TM614(发电、发电厂)

在线出版日期：2016-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：38-44