基于遗传算法的风电场异步发电机动态等值研究

近几年风电发展迅速，风力发电机组单机容量和并网风电场建设规模都日益扩大。由于风能固有的随机性和间歇性，风电机组并网运行会对电力系统的动态特性产生一定的影响，相应地对风电系统并网运行的研究课题也逐渐增多。然而风电场中风电机组数目众多，如果对每台机组分别进行详细建模，则微分方程的个数将会大大增加，仿真时间就会过长。因此在进行风电并网动态分析之前有必要对风电机组进行动态等值。目前我国风电系统大多使用恒速风电机组，而恒速风电机组一般采用异步发电机，因此本论文以异步发电机组为研究对象来研究动态等值问题。 作为研究的理论基础，本文首先建立了风电系统的数学模型，包括风速模型、风力机模型、异步发电机模型，其中重点分析了异步发电机的暂态模型，确定了异步发电机进行动态等值的主要参数；其次分析并给出了风电这一特殊系统的潮流计算步骤，将计算结果作为动态计算的初始值；然后在简单介绍当前风电场等值建模情况和遗传算法理论基础上，提出将遗传优化算法用于求不同型号异步发电机组动态等值参数的方法。本文选用MATLAB/SIMULINK作为仿真工具，以按容量加权法等值为比较对象，将遗传优化所得动态等值模型在相同风速和不同风速作用下发生阵风干扰和三相接地短路故障情况进行仿真，并与等值前详细模型进行比较，分析输出结果得到结论：遗传优化算法可以用来求异步发电机动态等值参数，等值参数构成的等值模型可以较准确地反映异步发电机组不同故障情况下的动态特性，具体较强的适用性。此外，将动态等值参数用于异步发电机组稳态运行仿真，输出结果也具有较高的精度。