雙饋風電機組模型參數(shù)辨識與模型驗證.pdf

1、隨著風電裝機容量的逐漸增加,大規(guī)模風電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行和電能質(zhì)量的影響也越來越突出。為了促進風電的健康發(fā)展,保證大規(guī)模風電并網(wǎng)的可靠運行,有必要從電網(wǎng)的角度對風電場控制及其并網(wǎng)技術、風電場并網(wǎng)運行對電網(wǎng)穩(wěn)定性以及電能質(zhì)量影響問題進行研究,而建立合適及準確的風電機組數(shù)學模型是開展上述研究的關鍵基礎。本文以風電機組在低電壓穿越中的實測特性為基礎,對雙饋風電機組的建模、參數(shù)辨識、模型驗證以及風電場的并網(wǎng)仿真等問題進行了深入的研究。主

2、要工作和創(chuàng)新性成果如下:
　　 (1)在電力系統(tǒng)仿真軟件DIgSILENT/PowerFactory中建立了基于雙饋感應電機的風電機組模型,該模型主要包括以下子模塊:雙饋感應電機模塊(內(nèi)置機側變頻器)、風速模塊、空氣動力學模塊(風力機模型)、漿距角控制模塊、軸系模塊(兩質(zhì)塊軸系模型)、最大功率追蹤(MPT)模塊、轉速控制模塊、LVRT控制模塊、坐標變換模塊、控制補償模塊、直流電壓控制模塊、網(wǎng)側變頻器無功控制模塊、網(wǎng)側變頻器模塊、

3、保護模塊和各種測量模塊。在此基礎之上,對各模塊的參數(shù)進行了靈敏度分析,確定影響風機并網(wǎng)特性的關鍵參數(shù)。
　　 (2)對傳統(tǒng)遺傳算法進行改進,提出一種基于改進遺傳算法的辨識方案,以風電機組在并網(wǎng)點電壓跌至20％額定電壓下的實測數(shù)據(jù)為基礎將其應用于實際風機模型的參數(shù)辨識中。結果表明:提出的改進遺傳算法全局搜索能力強、收斂速度快,可準確的找到多極值函數(shù)的全局最優(yōu)點;所提參數(shù)辨識方案切實可行,經(jīng)參數(shù)辨識后,模型可準確的反映實際風機在低電

4、壓穿越中的并網(wǎng)特性。
　　 (3)對德國風能及其他新能源聯(lián)合會(FGW)出版發(fā)行的TR4標準進行了詳細的介紹,在MATLAB中編寫了基于TR4標準的模型驗證軟件,以風電機組在并網(wǎng)點電壓跌至20％額定電壓下的實測數(shù)據(jù)為基礎,對基本的Demo模型及本文新建的改進模型展開了相關的驗證工作。驗證結果表明:通過模型改進及參數(shù)辨識,模型可順利通過驗證。
　　 (4)以某區(qū)域電網(wǎng)內(nèi)的實際風電場M為例,以本文搭建的風電機組機電仿真模型為