基于多时空尺度特性的风电场物理-数据融合动态等值建模

黄师禹; 朱林; 胡永浩; 陈乐柯; 管霖

doi:10.7500/AEPS20240109002

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基于多时空尺度特性的风电场物理-数据融合动态等值建模

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于多时空尺度特性的风电场物理-数据融合动态等值建模
- Dynamic Equivalent Modeling with Physics-Data Fusion for Wind Farm Based on Characteristics of Multiple Spatio-Temporal Scales
- 电力系统自动化 2025年49卷第1期页码：150-160
- 作者机构：
  
  华南理工大学电力学院，广东省广州市 510641
- 作者简介：
  
  黄师禹(2000—)，女，硕士，主要研究方向：新能源场站建模。E-mail：huangshiyu0111@163.com
  朱林(1979—)，男，通信作者，副教授，硕士生导师，主要研究方向：电力系统稳定与控制、直流输电技术以及新能源并网。E-mail：zhul@scut.edu.cn
  胡永浩(2000—)，男，硕士，主要研究方向：新能源建模、电力系统稳定与控制。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金面上项目(52077080);国家自然科学基金资助项目(U22B6007)
- DOI：10.7500/AEPS20240109002
  中图分类号：
- 收稿：2024-01-09，
  
  修回：2024-06-03，
  
  网络出版：2024-08-21，
  
  纸质出版：2025-01-10
- 稿件说明：
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黄师禹,朱林,胡永浩等.基于多时空尺度特性的风电场物理-数据融合动态等值建模[J].电力系统自动化,2025,49(1):150-160.

HUANG Shiyu,ZHU Lin,HU Yonghao,et al.Dynamic Equivalent Modeling with Physics-Data Fusion for Wind Farm Based on Characteristics of Multiple Spatio-Temporal Scales[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(1):150-160.
黄师禹,朱林,胡永浩等.基于多时空尺度特性的风电场物理-数据融合动态等值建模[J].电力系统自动化,2025,49(1):150-160. DOI： 10.7500/AEPS20240109002.

HUANG Shiyu,ZHU Lin,HU Yonghao,et al.Dynamic Equivalent Modeling with Physics-Data Fusion for Wind Farm Based on Characteristics of Multiple Spatio-Temporal Scales[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(1):150-160. DOI： 10.7500/AEPS20240109002.

摘要

文中提出了一种风电场动态等值建模方法。核心思路是将风电场对象的物理特征分析与数据分析进行有效融合，构建出反映风电场暂态特性的数据特征，并针对风电暂态波动多变特征提出基于形状的距离的分群聚类算法，从而实现场站内具有相似动态风电机组的分群等值。首先，围绕风电场多时空尺度特征展开物理特性分析，提出反映风电场站动态特性的核心因素集合；其次，针对核心因素多且存在相关性这一问题，采用降噪自编码器算法来对核心因素集合进行降维，去除冗余信息后构建数据特征；然后，引入基于形状的距离度量的聚类算法，实现风电场发电单元分群；最后，以某风电场为例，在PSCAD/EMTDC平台仿真验证了所提方法的有效性。

Abstract

A dynamic equivalent modeling method for wind farms is proposed. The core idea is to effectively integrate the physical characteristics analysis and data analysis of wind farms

to construct data features reflecting the transient characteristics of wind farms. And a clustering algorithm based on shape-based distance is proposed to address the transient fluctuations with variable characteristics of wind power

achieving clustering equivalence of wind turbines with similar dynamic behaviors within a wind farm. First

based on the multiple spatio-temporal scale characteristics of wind farms

the core factor set are proposed to characterize the dynamic characteristics of the wind farm. Then

considering the correlation between multiple core factors

the denoising autoencoder algorithm is employed to reduce dimensionality and eliminate redundant information to construct data features. In addition

a clustering algorithm based on the shape-based distance is introduced to achieve clustering of power generation units for wind farms. Finally

taking a certain wind farm as a case

the effectiveness of the proposed method is verified through simulation on the PSCAD/EMTDC platform.

关键词

Keywords

references

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