基于DFIG频率模型的风电功率爬坡事件预测方法

随着风力发电的快速发展,风电出力的随机波动性引起的风电功率爬坡事件将威胁电网的稳定运行,因此需要研究能够有效预测风电功率爬坡事件的方法。首先介绍了传统的爬坡事件定义,提出了一种基于频率变化判断爬坡事件的方法。然后建立了计及频率偏差的双馈异步风机(doubly-fed induction generators,DFIG)模型,采用状态估计技术解决含DFIG的频率估计问题,并根据利用状态估计方法计算出的频率偏差,生成相应指标,对风电功率爬坡事件进行预测。最后对含DFIG的IEEE 14、IEEE 30和IEEE 118改进系统进行仿真分析,结果表明,所提方法可成功预测风电功率爬坡事件的发生,并且提高了预测精度。