[發明專利]適用于風電場接入配電網的線路重合方法

在審

• 申請號: 202210181960.7
• 申請日: 2022-02-25
• 公開（公告）號: CN114465196A
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發明（設計）人: 王寶華;余佳成
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: H02H3/06
• 分類號: H02H3/06;H02H3/00;H02H1/00;H02H7/28
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 薛云燕

本發明公開了一種適用于風電場接入配電網的線路重合方法，該方法步驟為：風電場接入配電網的線路發生故障時，線路差動保護動作，線路兩側斷路器三相跳閘，風電場與大電網系統斷開；建立深度神經網絡DNN模型，學習計算風電場出口處電壓頻率與聯絡線初始潮流的非線性關系；將深度神經網絡DNN模型的預測值與防孤島保護整定值比較，確定風電場運行情況，配置匹配的風電場側重合閘策略。本發明解決了風電場低電壓穿越、防孤島保護和重合閘動作時間邏輯上的矛盾，提高了風電場接入配電網重合閘動作成功率。

技術領域

本發明涉及風電場并網技術領域，具體涉及一種適用于風電場接入配電網的線路重合方法。

背景技術

面對傳統化石能源的日益緊缺，生活環境的不斷惡化，我國開始將能源體系轉型工作上升到國家戰略層面，提出高質量發展政策來促進能源綠色低碳轉型。風力發電作為新能源的重要組成部分，具有廣闊的前景和非常重要的戰略意義。

隨著風電場大規模的接入電網，改變了傳統電網拓撲結構，由單電源輻射狀網絡變為多端電源供電網絡；并且風力發電機組在控制策略和運行狀態方面異于火電、水電等傳統能源。同時風電場并網要求，故障時保證連續不脫網運行且向電網提供無功功率幫助系統電壓恢復，這導致常規的雙端電源線路自動裝置規程不再適用于風電場接入的配電網的重合閘配置，根據規程要求風電場側重合閘采用“檢同期”方式往往很難重合成功。

發明內容

本發明的目的在于提供一種適用于風電場接入配電網的線路重合方法，以解決故障時風電場保持運行狀態并與配電網中負荷形成孤網，風電場側重合閘采用檢同期方式無法滿足重合條件的問題。

實現本發明目的的技術解決方案為：一種適用于風電場接入配電網的線路重合方法，包括以下步驟：

步驟1，風電場接入配電網的線路發生故障時，線路差動保護動作，線路兩側斷路器三相跳閘，風電場與大電網系統斷開；

步驟2，建立深度神經網絡DNN模型，學習計算風電場出口處電壓頻率與聯絡線初始潮流的非線性關系；

步驟3，將深度神經網絡DNN模型的預測值與防孤島保護整定值比較，確定風電場運行情況，配置匹配的風電場側重合閘策略。

進一步的，所述步驟1，具體如下：

系統側重合閘選用檢線路無壓方式，檢測故障線路有無電壓：

若線路發生永久性故障，線路存在電壓，不滿足檢無壓判據，則重合閘失敗，重合閘閉鎖；

若線路發生瞬時性故障，故障消失，檢無壓判據滿足，則系統側重合閘成功。

進一步的，所述步驟2，具體如下：

步驟2.1，測量線路上風電場側重合閘處電壓值和聯絡線初始潮流，并以這些數據樣本作為輸入，風電場出口電壓和頻率作為輸出；

步驟2.2，將檢測得到的電壓、頻率和初始潮流作為數據樣本并輸入到初始深度神經網絡模型中；

步驟2.3，選用均方差損失函數作為評估指標，在規則化方法、優化器、隱含層的維度和深度方面對初始深度神經網絡模型結構進行優化調整，得到最終的深度神經網絡DNN模型。

進一步的，所述步驟3，具體如下：

步驟3.1，將聯絡線初始潮流、重合閘點電壓值和風電場出口處電壓頻率的原始數據進行預處理，將預處理后的數據樣本輸入到深度神經網絡DNN模型中，得到風電場出口處電壓和頻率的預測值；

步驟3.2，將預測值與風電場的防孤島保護整定值比較；

步驟3.3，根據風電場運行情況，配置匹配的風電場側重合閘策略。