基于知识和数据联合驱动的并网逆变器多工况阻抗获取方法

吴滨源; 李建文; 李永刚; 王月; 刘淇玉; 杨夷南

doi:10.7500/AEPS20210605001

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基于知识和数据联合驱动的并网逆变器多工况阻抗获取方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于知识和数据联合驱动的并网逆变器多工况阻抗获取方法
- Combined Data-knowledge-driven Impedance Acquisition Method for Grid-connected Inverter Under Multiple Operation Conditions
- 电力系统自动化 2022年46卷第6期页码：83-91
- 作者机构：
  
  1.新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),河北省保定市 071003
  2.国网安徽省电力公司肥东县供电公司,安徽省合肥市 231600
- 作者简介：
  
  吴滨源(1998—)，男，博士研究生，主要研究方向：并网逆变器谐波稳定性建模与分析。E-mail：wby_ncepu@163.com
  李建文(1983—)，女，通信作者，博士，讲师，主要研究方向：配电网电能质量分析与控制、光伏并网技术。E-mail：ljw_ncepu@163.com
  李永刚(1967—)，男，教授，博士生导师，主要研究方向：新能源电力系统、大型电机故障诊断。E-mail：lygzxm0@163.com
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目(SGJBTS00FZJS2100341)
- DOI：10.7500/AEPS20210605001
  中图分类号：
- 收稿：2021-06-05，
  
  修回：2021-09-23，
  
  网络出版：2022-01-24，
  
  纸质出版：2022-03-25
- 稿件说明：
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吴滨源,李建文,李永刚等.基于知识和数据联合驱动的并网逆变器多工况阻抗获取方法[J].电力系统自动化,2022,46(6):83-91.

WU Binyuan,LI Jianwen,LI Yonggang,et al.Combined Data-knowledge-driven Impedance Acquisition Method for Grid-connected Inverter Under Multiple Operation Conditions[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(6):83-91.
吴滨源,李建文,李永刚等.基于知识和数据联合驱动的并网逆变器多工况阻抗获取方法[J].电力系统自动化,2022,46(6):83-91. DOI： 10.7500/AEPS20210605001.

WU Binyuan,LI Jianwen,LI Yonggang,et al.Combined Data-knowledge-driven Impedance Acquisition Method for Grid-connected Inverter Under Multiple Operation Conditions[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(6):83-91. DOI： 10.7500/AEPS20210605001.

摘要

当大量逆变器接入电网时，会发生谐波不稳定问题。并网逆变器

阻抗的准确获取是分析该问题的关键前提之一。仅基于知识驱动的白箱建模方法难以适应工程现场信息保密的实际情况，黑箱或灰箱测量方法会向实际系统持续注入谐波扰动；仅基于数据驱动的方法难以合理确定输入变量。针对这些缺陷，提出了一种基于知识和数据联合驱动的并网逆变器多工况

阻抗获取方法。首先，基于知识驱动建立小信号模型以选取输入变量；然后，结合数据驱动具有较好拟合输入输出变量间非线性关系的优点，采用基于遗传算法的核极限学习机获取多工况

阻抗；最后，借助RT-LAB搭建半实物实时仿真平台，验证所提方法的有效性及优越性。

Abstract

When a large number of inverters are connected to power grids

the problem of harmonic instability will occur. Accurate

impedance acquisition of grid-connected inverters is one of the key preconditions to analyze the problem. The knowledge-driven white-box modeling methods are difficult to adapt to the actual situation that the information in the engineering field is confidential

but also the black box or grey box measurement methods will continually inject the harmonic disturbances into the actual power system

while the data-driven based methods are hard to determine the input variables reasonably. Aiming at these deficiencies

a combined data and knowledge-driven impedance acquisition method for grid-connected inverter under multiple operating conditions is proposed. Firstly

the knowledge-driven small-signal models are established to pick the input variables. Secondly

combined with the advantages that data-driven can better fit the nonlinear relationship between input and output variables

the kernel extreme learning machine is optimized by the genetic algorithm to obtain the

impedance under multiple operating conditions. Finally

with the help of RT-LAB

a semi-physical real-time simulation platform is built to verify the effectiveness and superiority of the proposed method.

关键词

Keywords

references

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