基于机器学习可解释代理模型的风电次同步振荡在线预测及优化控制方法

向玮华; 班连庚; 周佩朋

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基于机器学习可解释代理模型的风电次同步振荡在线预测及优化控制方法

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随着新能源发电的快速发展,大规模风电场与电网相互作用引起的次同步振荡问题不断凸显,对次同步振荡进行预测并采取预防性控制措施具有重要意义.为此,提出了一种基于机器学习可解释代理模型的风电并网系统次同步振荡的在线预测和优化控制方法.采用Prony算法分析电网小扰动过程以辨识系统阻尼水平.建立了基于梯度提升树模型的系统阻尼评估系统.提出了基于可解释代理模型的优化控制辅助决策方法.在Matlab Simulink中搭建了多个直驱风电场并网系统的仿真模型,验证了所提方法能够有效进行次同步振荡在线预测和优化控制,从而抑制次同步振荡,提升系统的稳定性.相较于传统的抑制方法,所提方法不依赖风电系统的详细模型,能够对风电场进行有针对性的控制,且控制措施的效果是可估测的.

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来源
《电力系统保护与控制》 |2021年第16期|67-75|共9页
作者
向玮华; 班连庚; 周佩朋;
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作者单位

电网安全与节能国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京 100192;

电网安全与节能国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京 100192;

电网安全与节能国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京 100192;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
次同步振荡; 在线预测; 优化控制; 机器学习; 代理模型;

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