基于深度子领域自适应的直驱风机次/超同步振荡源定位

郝琪; 刘崇茹; 王瑾媛; 王鑫艳; 苏晨博; 郑乐

doi:10.7500/AEPS20230105003

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基于深度子领域自适应的直驱风机次/超同步振荡源定位

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于深度子领域自适应的直驱风机次/超同步振荡源定位
- Location of Sub-/Super-synchronous Oscillation Source for Direct-driven Wind Turbines Based on Deep Subdomain Adaptation
- 电力系统自动化 2023年47卷第17期页码：27-37
- 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),北京市 102206
  2.清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市 100084
- 作者简介：
  
  郝琪(1999—)，女，硕士研究生，主要研究方向：人工智能在电力系统中的应用。E-mail：hq99218@163.com
  刘崇茹(1977—)，女，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：交直流混合系统分析与仿真、运行与控制。E-mail：chongru.liu@ncepu.edu.cn
  王瑾媛（2000—），女，硕士研究生，主要研究方向：新能源并网稳定性分析及控制。E-mail：847090484@qq.com
  苏晨博(1991—)，男，通信作者，博士，助理研究员，主要研究方向：风力发电机系统及其控制、柔性直流输电系统及其控制。E-mail：scb2636@foxmail.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2022YFB2402700)
- DOI：10.7500/AEPS20230105003
  中图分类号：
- 收稿：2023-01-05，
  
  修回：2023-05-31，
  
  网络出版：2023-08-04，
  
  纸质出版：2023-09-10
- 稿件说明：
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郝琪,刘崇茹,王瑾媛等.基于深度子领域自适应的直驱风机次/超同步振荡源定位[J].电力系统自动化,2023,47(17):27-37.

HAO Qi,LIU Chongru,WANG Jinyuan,et al.Location of Sub-/Super-synchronous Oscillation Source for Direct-driven Wind Turbines Based on Deep Subdomain Adaptation[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(17):27-37.
郝琪,刘崇茹,王瑾媛等.基于深度子领域自适应的直驱风机次/超同步振荡源定位[J].电力系统自动化,2023,47(17):27-37. DOI： 10.7500/AEPS20230105003.

HAO Qi,LIU Chongru,WANG Jinyuan,et al.Location of Sub-/Super-synchronous Oscillation Source for Direct-driven Wind Turbines Based on Deep Subdomain Adaptation[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(17):27-37. DOI： 10.7500/AEPS20230105003.

摘要

直驱风机接入弱交流系统会引发形态较复杂的次/超同步振荡，为了更加精准有效地抑制振荡，亟须及时定位引发振荡的风电机组。考虑到电力系统实际振荡数据匮乏的现状，文中提出了一种基于深度子领域自适应的振荡源定位方法。该方法将仿真系统中的强迫振荡泛化到实际次/超同步振荡领域，通过输入样本与迁移模型的构建，实现次/超同步振荡源在线定位，为振荡数据匮乏导致机器学习困难提供了一种新的解决方案。此外，设计了含直驱风机并网的仿真系统测试算例，并将所提方法与不同振荡源定位方法进行了对比。结果表明，所提方法能够在较短的时间内给出更为准确的定位信息，为进一步实现振荡源在线识别奠定了基础。

Abstract

Direct-driven wind turbines connected to weak AC systems can cause sub-/super-synchronous oscillation with complex patterns. In order to suppress the oscillation more accurately and effectively

it is urgent to locate the wind turbines causing the oscillation. Considering the lack of actual oscillation data in the power system

this paper proposes an oscillation source location method based on the deep subdomain adaptation. This method generalizes the forced oscillation in the simulation system to the domain of actual sub-/super-synchronous oscillation

and realizes the online location of the sub-/super-synchronous oscillation source through the construction of the input sample and the transfer model

which provides a new solution for the difficulty of machine learning caused by the lack of oscillation data. In addition

a test case of a simulation system with multiple direct-driven wind turbines connected to the power grid is designed

and the proposed method is also compared with different oscillation source location methods. The results show that the proposed method can provide more accurate location information in a shorter time

which lays the foundation for further online oscillation source identification.

关键词

Keywords

references

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