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基于数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗在线辨识及稳定性评估 被引量：2
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作者 饶仪明 吕敬 +1 位作者 王众 蔡旭 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2670-2684,I0013,共16页
风电、光伏等新能源在电网中的渗透率不断提高,导致一系列宽频振荡问题。阻抗法是研究新能源并网系统宽频振荡稳定性的有效方法之一,然而由于商业化新能源机组的“黑/灰箱”问题、新能源场站运行状态的随机不确定性等因素,导致新能源场... 风电、光伏等新能源在电网中的渗透率不断提高,导致一系列宽频振荡问题。阻抗法是研究新能源并网系统宽频振荡稳定性的有效方法之一,然而由于商业化新能源机组的“黑/灰箱”问题、新能源场站运行状态的随机不确定性等因素,导致新能源场站的精确阻抗/导纳建模困难。为此,提出基于数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗/导纳在线辨识方法,针对输入随机不确定的新能源机组,采用数据驱动方法建立其覆盖整个稳态运行工况的宽频阻抗/导纳辨识模型,然后结合新能源场站的物理结构模型,构建数据-模型融合驱动的新能源场站宽频阻抗/导纳在线辨识模型。最后,以风电并网系统为例,利用建立的导纳辨识模型对风电并网系统的宽频振荡稳定性进行在线评估,并通过时域仿真验证稳定性在线分析的正确性。 展开更多
关键词 数据驱动 风电场 神经网络 阻抗 导纳 稳定性在线评估
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