[发明专利]一种基于聚类分析的风电场无功分区及控制方法

权利要求书

1.一种基于聚类分析的风电场无功分区及控制方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1：获取电网数据和风电场运行数据；

步骤2：对整个电网进行潮流计算，得到风电场内各节点的无功电压特性，并对双馈风机的无功调控能力进行分析，确定其影响因子，结合步骤1中相关数据，采用聚类算法对风电场内所有机组进行划分；

步骤3：结合步骤1中风电场运行数据，获取每个区域内机组的无功电压控制能力，并以区域内无功调控能力最小的机组作为该区域所有机组的无功出力代表，计算各区域及风电场的无功调控能力；

步骤4：结合步骤1中电网数据及并网点电压信息，计算出当前时刻无功需求，根据各级无功调控能力给出对应的控制策略。

2.根据权利要求1所述基于聚类分析的风电场无功分区及控制方法，其特征在于，所述步骤1中，电网数据包括电网电压及电网调度指令；风电场运行数据包括风电场拓扑、线路参数、变压器参数、动态无功补偿装置容量、机组输出功率以及机组历史有功出力数据。

3.根据权利要求1所述基于聚类分析的风电场无功分区及控制方法，其特征在于，所述步骤2中，确定机组无功调控能力影响因子后，获取相关历史数据，并进行归一化处理，采用聚类算法进行区域划分。

4.根据权利要求1所述基于聚类分析的风电场无功分区及控制方法，其特征在于，所述步骤2中，采用聚类算法对风电场内所有机组进行划分包括以下步骤：

步骤21，对双馈机组进行分析可知，有功出力和定子电压是机组无功调控能力的影响因子，认为定子电压不变，则将机组有功出力作为聚类分析的源数据进行划分；

步骤22，对历史有功出力数据进行归一化处理；

步骤23，采用KuyamaSugeno判断准则(V_FS)确定分类数；

其中，表示第j个数据点到第i类中心的隶属度，V_FS的最小值点对应最佳聚类数；

步骤24，通过模糊c均值聚类对风电场内所有机组进行分区。

5.根据权利要求1所述基于聚类分析的风电场无功分区及控制方法，其特征在于，所述步骤3中，机组的无功调控能力为，

其中，Q^max、Q^min为机组无功出力上限与下限；Q_smax、Q_smin为定子侧变流器无功出力的上限与下限；Q_cmax、Q_cmin为网侧变流器无功出力的上限与下限；Q^limit为机组的无功调控能力。

6.根据权利要求1所述基于聚类分析的风电场无功分区及控制方法，其特征在于，聚类后风电场的无功调控能力为，

其中，K为风电场内区域的总数，c_i为区域i的机组数，为分区后风电场无功出力的上限与下限；是区域i内所有机组无功出力上限与下限；是分区后风电场的无功调控能力。

7.根据权利要求6所述基于聚类分析的风电场无功分区及控制方法，其特征在于，风电场的无功调控能力为，

其中，N为馈线数目，M为每条馈线上连接的机组数。为风场的无功调控能力。