[發(fā)明專利]一種基于風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)用化等值建模方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810878905.7
• 申請日: 2018-08-03
• 公開（公告）號: CN109086527B
• 公開（公告）日: 2022-10-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 韓平平;夏雨;張炎;張宇;胡騫;林子豪
• 申請（專利權(quán)）人: 合肥工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F17/16;G06K9/62
• 代理公司: 安徽省合肥新安專利代理有限責(zé)任公司 34101
• 代理人: 何梅生

本發(fā)明公開了一種基于風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)用化等值建模方法，其特征是：采集風(fēng)電場中各臺風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)作為聚類指標(biāo)，采用主成分分析的方法消除聚類指標(biāo)之間的強(qiáng)相關(guān)性和冗余性，采用相關(guān)性分析和顯著性檢驗(yàn)方法獲得風(fēng)電機(jī)組的聚類結(jié)果，建立風(fēng)電場等值模型并計(jì)算風(fēng)電場等值模型的輸入?yún)?shù)，實(shí)現(xiàn)基于風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)用化等值建模。本發(fā)明是以客觀實(shí)用的風(fēng)電場等值建模方法來建立風(fēng)電場等值模型，使等值模型在表征風(fēng)電場的輸出特性上具有較高精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及風(fēng)電場等值建模技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于主成分分析，以及相關(guān)性分析和顯著性檢驗(yàn)的風(fēng)電場等值建模方法。

背景技術(shù)

隨著風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的日益成熟，風(fēng)電場的并網(wǎng)規(guī)模迅速增大，一個(gè)風(fēng)電場往往有幾十臺甚至上百臺風(fēng)電機(jī)組，如果對每臺風(fēng)電機(jī)組都單獨(dú)建立詳細(xì)模型，則會大大增加電力系統(tǒng)仿真模型的復(fù)雜度和仿真計(jì)算時(shí)間，甚至面臨“維數(shù)災(zāi)”問題。另外，大規(guī)模風(fēng)電場內(nèi)每臺風(fēng)力發(fā)電機(jī)的運(yùn)行特性與動(dòng)態(tài)響應(yīng)并不完全一致，因此，為準(zhǔn)確分析大規(guī)模風(fēng)電場和電力系統(tǒng)之間的交互作用，研究并建立合適的風(fēng)電場等值模型具有重要意義。

在風(fēng)電場等值建模的研究中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)聚類指標(biāo)選取太少時(shí)，機(jī)組信息不全面，導(dǎo)致等值模型和詳細(xì)模型之間存在較大誤差；當(dāng)指標(biāo)選取太多時(shí)，增加聚類工作量，且變量間的相關(guān)性和數(shù)據(jù)上的冗余性若不處理，也將影響結(jié)果的準(zhǔn)確性。

風(fēng)電場等值建模的聚類方法可以歸納為以下兩類：

一是基于算法的機(jī)群聚類方法。常見的風(fēng)電場聚類算法有k-means聚類、支持向量機(jī)、模糊聚類、譜聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，以及針對這些算法做出的改進(jìn)算法，如基于擴(kuò)散映射理論的譜聚類算法、基于分裂層次半監(jiān)督譜聚類算法、基于可變長染色體編碼并行遺傳算法的變k-means算法等。這些算法通常將聚類數(shù)據(jù)視為空間中的點(diǎn)，依據(jù)兩點(diǎn)間距離、密度等空間信息來聚合分類。這類方法處理速度較快，但是在聚類過程中忽略了數(shù)據(jù)的物理意義，且容易受數(shù)據(jù)集的形狀、噪聲數(shù)據(jù)、邊緣數(shù)據(jù)等影響，陷入局部最優(yōu)，影響聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性。

二是基于機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)用化機(jī)群聚類方法。依據(jù)風(fēng)功率曲線的分段特性進(jìn)行機(jī)群劃分、依據(jù)撬棒保護(hù)動(dòng)作情況進(jìn)行機(jī)群劃分、依據(jù)機(jī)組有功響應(yīng)進(jìn)行機(jī)群劃分等。和基于算法的聚類方法相比，利用機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行聚類，數(shù)據(jù)的物理意義明確，具有較好的辨識性。但基于風(fēng)功率曲線分段特性的分群方法缺乏對機(jī)組運(yùn)行特性的考慮，撬棒保護(hù)動(dòng)作情況的劃分指標(biāo)難以獲取，依據(jù)機(jī)組有功響應(yīng)的機(jī)群劃分方法較為實(shí)用，但其忽略了機(jī)組和機(jī)組之間的交互影響。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)用化等值建模方法，是以一種客觀實(shí)用的風(fēng)電場等值建模方法來建立風(fēng)電場等值模型，使等值模型在表征風(fēng)電場的輸出特性上具有較高精度。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

本發(fā)明基于風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)用化等值建模方法的特點(diǎn)是按如下步驟進(jìn)行：

步驟1、采集風(fēng)電場中各臺風(fēng)電機(jī)組的機(jī)械特性變量和電氣特性變量的暫穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)作為聚類指標(biāo)；

步驟2、采用主成分分析的方法消除聚類指標(biāo)之間的強(qiáng)相關(guān)性和冗余性，獲得主成分分析后的聚類指標(biāo)數(shù)據(jù)，記為主成分?jǐn)?shù)據(jù)；

步驟3、對所述主成分?jǐn)?shù)據(jù)采用相關(guān)性分析，獲得主成分?jǐn)?shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)；對所述主成分?jǐn)?shù)據(jù)采用顯著性檢驗(yàn)，獲得風(fēng)電機(jī)組的相關(guān)關(guān)系；由所述風(fēng)電機(jī)組的相關(guān)關(guān)系獲得風(fēng)電機(jī)組的聚類結(jié)果；

步驟4、利用所述風(fēng)電機(jī)組的聚類結(jié)果建立風(fēng)電場等值模型并計(jì)算風(fēng)電場等值模型的輸入?yún)?shù)，實(shí)現(xiàn)基于風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)用化等值建模。