机组参数灰箱下风电场并网系统多层级振荡薄弱点在线辨识

孟凡彬; 郭春义; 张加卿; 胡宸凤

doi:10.7500/AEPS20240507004

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机组参数灰箱下风电场并网系统多层级振荡薄弱点在线辨识

学术研究 | 更新时间：2026-02-28

- 机组参数灰箱下风电场并网系统多层级振荡薄弱点在线辨识
- Online Identification of Weak Points in Multi-level Oscillation of Wind Farm Grid-connected System Under Gray-box of Wind Turbine Parameters
- 电力系统自动化 2025年49卷第24期页码：20-29
- 作者机构：
  
  新能源电力系统全国重点实验室（华北电力大学），北京市 102206
- 作者简介：
  
  孟凡彬(2000—)，男，硕士研究生，主要研究方向：新能源并网稳定性分析。E-mail：18813123372@163.com
  郭春义(1984—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：直流输电系统的稳定与控制、新能源并网与稳定控制。E-mail：chunyiguo@outlook.com
  张加卿(1998—)，女，博士研究生，主要研究方向：高压直流输电的稳定性分析。E-mail：zhangjiaqing1219@126.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金面上项目(52277093)
- DOI：10.7500/AEPS20240507004
  中图分类号：
- 收稿：2024-05-07，
  
  修回：2024-08-20，
  
  网络首发：2024-10-24，
  
  纸质出版：2025-12-25
- 稿件说明：
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孟凡彬,郭春义,张加卿等.机组参数灰箱下风电场并网系统多层级振荡薄弱点在线辨识[J].电力系统自动化,2025,49(24):20-29.

MENG Fanbin,GUO Chunyi,ZHANG Jiaqing,et al.Online Identification of Weak Points in Multi-level Oscillation of Wind Farm Grid-connected System Under Gray-box of Wind Turbine Parameters[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(24):20-29.
孟凡彬,郭春义,张加卿等.机组参数灰箱下风电场并网系统多层级振荡薄弱点在线辨识[J].电力系统自动化,2025,49(24):20-29. DOI： 10.7500/AEPS20240507004.

MENG Fanbin,GUO Chunyi,ZHANG Jiaqing,et al.Online Identification of Weak Points in Multi-level Oscillation of Wind Farm Grid-connected System Under Gray-box of Wind Turbine Parameters[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(24):20-29. DOI： 10.7500/AEPS20240507004.

摘要

随着新能源大规模接入，新能源并网系统次/超同步振荡事件频发。相较于振荡发生后的振荡源追溯，提前对振荡进行预测与防治以规避振荡损失更具优势。因此，需要对系统振荡薄弱点进行辨识，从而进行有效抑制。然而，由于风电机组的参数“灰箱化”、系统运行工况复杂、受限于发电计划等因素，导致系统网络模型建立及在线稳定性分析与调整较困难。针对该问题，提出了风电机组参数灰箱下的风电场交流并网系统多层级振荡薄弱点在线辨识方法。首先，基于数据驱动得到系统内风电机组多工况阻抗特性，并结合矢量拟合与网络拓扑结构，获取系统多工况网络阻抗模型；然后，通过识别系统振荡模式并结合广义Nyquist判据实现了系统稳定性判别，并进一步通过链路风机参与因子与能观度的均一化，实现了风电场片区-链路多层级振荡薄弱点在线辨识；最后，针对直驱风电场交流并网系统，获取了其多工况网络阻抗模型，并进行了稳定性判别以及振荡薄弱片区-链路辨识，通过电磁暂态仿真验证了所提方法的有效性。

Abstract

With the large-scale integration of renewable energy

sub/super-synchronous oscillation events in renewable energy grid-connected systems occur frequently. Compared with tracing the oscillation source of oscillations after they occur

it is more advantageous to predict and prevent oscillations in advance to avoid losses. Therefore

it is necessary to identify the weak points of system oscillations for effective suppression. However

due to the “gray-box” parameterization of wind turbines

the complexity of system operation conditions

and constraints such as power generation schedules

it is relatively difficult to establish system network models and conduct online stability analysis and adjustments. To address this issue

an online identification method of weak points in multi-level oscillation of wind farm AC grid-connected systems under the gray-box of wind turbine parameters is proposed. First

the impedance characteristics of wind turbines under multiple operation conditions within the system are obtained based on data-driven approaches. And combined with vector fitting and network topology

a system network impedance model under multiple operation conditions is established. Then

by identifying system oscillation modes and applying the generalized Nyquist criterion

system stability is assessed. Further

through the normalization of linkage wind turbine participation factors and observability

online identification of weak points in multi-level oscillation at the wind farm area and linkage levels is achieved. Finally

for a direct-drive wind farm AC grid-connected system

its network impedance model under multiple operation conditions is obtained

stability assessment is performed

and weak areas and linkages of oscillations are identified. The effectiveness of the proposed method is validated through electromagnetic transient simulations.

关键词

Keywords

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