计及风电场随机特性的SVG模型参数智能辨识方法研究

被引：24

作者：

郭强 ^{[1
]}

孙华东 ^{[1
]}

高磊 ^{[1
]}

息梦 ^{[2
]}

聂永辉 ^{[2
]}

宋瑞华 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国电力科学研究院有限公司

[2] 东北电力大学

来源：

中国电机工程学报 | 2020年 / 40卷 / 24期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

静止无功发生器; 数学模型; 随机特性; 多方式混合算法; 参数辨识;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电]; TM761.12 [];

学科分类号：

080811 [新能源发电与电能存储];

摘要：

为了获得更准确的静止无功发生器(static var generator,SVG)模型参数以满足风电并网系统安全稳定运行的要求,提出一种计及风电场随机特性的SVG模型参数智能辨识方法。首先,通过分析SVG的动作特性建立其数学模型。然后,研究了风电场随机特性对辨识结果的影响途径和机理。最后,针对风电场随机特性引起的辨识结果不准确问题,提出一种考虑风电场随机特性的SVG模型参数多方式混合辨识方法,为准确辨识风电场SVG模型参数提供了新的方法。参数辨识仿真实验结果验证了所提方法的可行性。

引用

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页码：7950 / 7958+8232 +8232

页数：10

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