多隨機激勵下風電機組線上辨識建模研究

《多隨機激勵下風電機組線上辨識建模研究》是依託河海大學，由潘學萍擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：多隨機激勵下風電機組線上辨識建模研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：潘學萍
• 依託單位：河海大學

項目摘要

本項目以線上辨識風電機組各組成模組的模型參數為目標，以構建有效的參數辨識算法為基礎，研究多隨機激勵下，風電機組的驅動系統、風力發電機、風電控制系統的參數是否可以辨識、如何辨識的機理。根據激勵信號的時間尺度及風電機組快變/慢變動態特性的對應關係，將受擾軌線進行多尺度分解，解耦辨識與快變/慢變動態對應的模型參數；基於此，分析多隨機激勵下風電機組參數的可辨識性；提出綜合考慮頻域靈敏度與激勵信號強度的功率譜靈敏度指標，分析風電機組參數辨識的難易度；採用2步辨識的思路，先將風電機組模型參數在時間尺度上解耦辨識，再協調最佳化獲得風電機組的所有參數；以大擾動激勵下的參數辨識結果為基準，校核並修正小擾動激勵下的辨識值。本研究將確立符合實際運行工況的風電機組模型參數，為大規模風電場併網研究提供有效的參數。

結題摘要

大規模風電併網給電力系統安全穩定運行帶來了重要影響。目前亟需建立風電機組的通用模型，實測其模型參數，為我國風力發電大規模接入電網提供可信的分析基礎。本項目的主要內容包括：1、構建了風電機組動態仿真推薦模型。在全面梳理現有風電機組模型基礎上，針對電力系統不同時間尺度動態仿真的需求，通過奇異攝動理論和模式分析，給出了適合電力系統電磁暫態、機電暫態以及中長期動態仿真分析的風電機組推薦模型。 2、研發了風電機組的參數辨識技術體系。提出了風電機組“分合協調”參數辨識策略；發明了基於湍流風激勵的風電機組參數辨識技術。 3、基於國內主流風電機組，提出了參數實測技術及模型驗證方案，計算了仿真與實測偏差指標。 模型驗證結果表明，本課題構建的風電機組通用模型結構能表徵實際風電機組的主導動態，所提出的建模技術具有較高的精度。在本項目的資助下，出版專著1部，發表論文12篇，其中SCI論文1篇，EI論文11篇，申請發明專利6項。