[发明专利]适用于长时域风速波动的风电场动态等值建模方法有效

专利信息
申请号: 201810765902.2 申请日: 2018-07-12
公开(公告)号: CN109063276B 公开(公告)日: 2022-09-30
发明(设计)人: 周前;汪成根;韩明哲;赵浩然;吕占鳌;侯潇;殷明慧;卜京 申请(专利权)人: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;山东大学;南京理工大学
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06K9/62;G06N3/00;G06Q50/06;G06F111/04;G06F113/06
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 董雪
地址: 211103*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种适用于长时域风速波动的风电场动态等值建模方法,每经过一个合适的时间段,选取能够反映风速波动特性的聚类指标,采用量子粒子群优化模糊C‑均值聚类算法进行分群聚类,将同群的风电机组用一台风电机组来等值(称为等值机组),并对等值机组的等效输入风速进行实时等值并对其机组性能参数进行参数辨识,然后对风电场集电系统进行等值,从而得到适用于长时域风速波动的风电场动态等值模型。本发明综合考虑了风电场风速随时间的变化特性,采用了聚类精度高且全局搜优能力强的量子粒子群优化模糊C‑均值聚类,可以得较为准确反映真实风电场外部特性的风电场动态等值模型。
搜索关键词: 适用于 时域 风速 波动 电场 动态 等值 建模 方法
【主权项】:
1.适用于长时域风速波动的风电场动态等值建模方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:根据风电场机组分布情况、长时域区间风速波动特性和风电场机组分群原则,确定风电场机组分群指标为风速时间序列;采用量子粒子群优化的模糊C‑均值聚类算法对风电场机组进行分群,得到聚类分群结果;S2:根据所述聚类分群结果,对等值机组的等效输入风速进行实时等值并对所述等值机组性能参数进行参数辨识;所述等值机组为同群的风电机组用一台风电机组来等值;S3:对风电场内部的集电系统进行等值,得到风电场的动态等值模型;S4:经过设定的时间段,返回步骤S2。
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