数据驱动的风电场全工况非线性调频动态建模

胡阳; 姚欣然; 房方; 宋子秋; 郭强; 刘吉臻

doi:10.7500/AEPS20221130009

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数据驱动的风电场全工况非线性调频动态建模

高比例新能源电力系统电力电量平衡与优化调度技术 | 更新时间：2025-06-16

- 数据驱动的风电场全工况非线性调频动态建模
- Data-driven Dynamic Modeling of Nonlinear Frequency Regulation for Wind Farm Under All Operation Conditions
- 电力系统自动化 2023年47卷第15期页码：162-169
- 作者机构：
  
  1.电站能量传递转化与系统教育部重点实验室(华北电力大学),北京市 102206
  2.华北电力大学控制与计算机工程学院,北京市 102206
  3.国网山西省电力公司电力科学研究院,山西省太原市 030001
- 作者简介：
  
  胡阳(1986—)，男，通信作者，副教授，硕士生导师，主要研究方向：新能源电力系统建模、控制理论研究及应用。E-mail：hooyoung@ncepu.edu.cn
  姚欣然(1996—)，女，硕士研究生，主要研究方向：风电场一次调频特性建模与控制。E-mail：1451593405@qq.com
  房方(1976—)，男，博士，博士生导师，主要研究方向：发电过程建模与仿真、先进能源系统分析与优化控制。E-mail：ffang@ncepu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2021YFE0102400)
- DOI：10.7500/AEPS20221130009
  中图分类号：
- 收稿：2022-11-30，
  
  修回：2023-04-25，
  
  网络出版：2023-05-30，
  
  纸质出版：2023-08-10
- 稿件说明：
移动端阅览
胡阳,姚欣然,房方等.数据驱动的风电场全工况非线性调频动态建模[J].电力系统自动化,2023,47(15):162-169.

HU Yang,YAO Xinran,FANG Fang,et al.Data-driven Dynamic Modeling of Nonlinear Frequency Regulation for Wind Farm Under All Operation Conditions[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(15):162-169.
胡阳,姚欣然,房方等.数据驱动的风电场全工况非线性调频动态建模[J].电力系统自动化,2023,47(15):162-169. DOI： 10.7500/AEPS20221130009.

HU Yang,YAO Xinran,FANG Fang,et al.Data-driven Dynamic Modeling of Nonlinear Frequency Regulation for Wind Farm Under All Operation Conditions[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(15):162-169. DOI： 10.7500/AEPS20221130009.

摘要

当前风电场级并网调频面临较大挑战。为降低建模复杂度，采用风电场并网点实际运行数据，提出了风电场出力范围内全工况一次调频特性时域差分动态建模方法。首先，进行机理分析并确定输入输出变量，完成数据采样和处理。然后，提出离散工况抽样和非线性评估方法，建立了单工况子空间模型，并进行间隙测度评估全工况调频响应动态非线性度。此后，为高效逼近全工况复杂非线性调频特性，构建混杂有限差分回归向量，并对其张成的差分动态空间进行凸划分，在各子工作域均匀选取建模样本并采用带注意力机制的长短期记忆神经网络进行全工况建模。最后，经过某风电场并网点调频运行数据进行验证，表明所提出的全工况有限差分动态建模方法具有任意精度逼近能力，可有效表征风电场一次调频复杂非线性响应特性。

Abstract

At present

frequency regulation of wind-farm-level grid connection faces significant challenges. In order to reduce modeling complexity

using actual operation data of grid connection points of the wind farm

a time-domain differential dynamic modeling method for primary frequency regulation characteristics under all operation conditions within the output range of wind farms is proposed. Firstly

the mechanism is analyzed and the input and output variables are determined to complete data sampling and processing. Then

discrete condition sampling and nonlinear evaluation methods are proposed

and a subspace model under single operation condition is established to evaluate the dynamic nonlinearity of frequency regulation response under all operation conditions through gap measurement. Thereafter

in order to efficiently approximate the complex nonlinear frequency regulation characteristics under all operation conditions

a hybrid finite difference regression vector is constructed

and its stretched differential dynamic space is convexly divided. Modeling samples are evenly selected in each sub operation domain

and long and short-term memory neural network with attention mechanism is used to model under all operation conditions. Finally

through the verification of the frequency regulation operation data of grid connection points of the wind farm

it shows that the proposed finite difference dynamic modeling method under all operation conditions has the approximation ability of arbitrary precision

and can effectively characterize the complex nonlinear response characteristics of primary frequency regulation for the wind farm.

关键词

Keywords

references

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