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含PMSG-WTGS风电场的动态等值建模方法研究
摘要
随着全球能源转型的加速推进,永磁直驱风力发电机组(PMSG-WTGS)在大规模风电场中的应用日益广泛。然而,大规模风电场接入电网时,其动态特性对电力系统稳定性的影响显著,这对风电场的高效动态等值建模提出了迫切需求。本文提出了一种基于多机等值与机器学习的动态等值建模方法,以含PMSG-WTGS的风电场为研究对象,通过改进K-means聚类算法实现风电场机组的动态特性相似性评估与集群划分。在动态等值模型构建中,本文引入了转子运动方程与功率外环控制的耦合计算机制,构建了兼顾电磁暂态与机电暂态过程的等值模型,并通过参数辨识与仿真验证,展示了模型在频率响应、功率振荡等关键指标上的高精度仿真能力。
研究表明,所提方法在保持等值模型高精度的同时,显著降低了仿真计算量,提升了电力系统暂态分析的效率。特别是在考虑风速突变、电网故障等复杂扰动场景下,等值模型展现出良好的鲁棒性与适应性。通过与实测数据对比,模型在频率响应误差、功率振荡幅值等方面的预测精度较传统等值方法提升了40%以上。本文的研究成果不仅丰富了风电场动态等值建模的理论体系,还为大规模风电并网的稳定性分析与控制策略优化提供了有效的技术工具,对于推动高比例可再生能源电力系统的安全稳定运行具有重要意义。
关键词:永磁直驱风力发电机组(PMSG-WTGS);风电场动态等值建模;多机等值;机器学习;动态特性分析
ABSTRACT
Withtheaccelerationofglobalenergytransition,theapplicationofpermanentmagnetdirectdrivewindturbines(PMSG-WTGS)inlarge-scalewindfarmsisbecomingincreasinglywidespread.However,whenlarge-scalewindfarmsareconnectedtothepowergrid,theirdynamiccharacteristicshaveasignificantimpactonthestabilityofthepowersystem,whichposesanurgentneedforefficientdynamicequivalentmodelingofwindfarms.Thisarticleproposesadynamicequivalencemodelingmethodbasedonmultimachineequivalenceandmachinelearning,takingwindfarmscontainingPMSG-WTGSastheresearchobject.ByimprovingtheK-meansclusteringalgorithm,thedynamiccharacteristicsimilarityevaluationandclusterdivisionofwindfarmunitsareachieved.Intheconstructionofdynamicequivalentmodels,thispaperintroducesacoupledcomputermechanismofrotormotionequationandpowerouterloopcontrol,andconstructsanequivalentmodelthattakesintoaccountbothelectromagnetictransientandelectromechanicaltransientprocesses.Throughparameteridentificationandsimulationverification,thehigh-precisionsimulationabilityofthemodelinkeyindicatorssuchasfrequencyresponseandpoweroscillationisdemonstrated.
Researchhasshownthattheproposedmethodsignificantlyreducessimulationcomputationandimprovestheefficiencyoftransi
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