[发明专利]基于经验模态分解的风电场时频域建模方法

摘要

一种基于经验模态分解的风电场时频域建模方法，所述的方法为对获取的风电场功率实测数据进行归一化滤波处理后，进行EMD处理为若干本征模态函数IMF，并分别进行希尔伯特变换生成其相应的时频谱，再分别对这些时频谱进行拟合，并将拟合结果分别通过反希尔伯特变换，得到时域表达式，将这些时域表达式进行加和，即得到包含各种波动特征的风电场解析模型。本发明建模方法通过时频域建模手段，建立出的解析模型包含有风电场的典型波动特征信息，将此模型用于模拟具有非平稳随机性的风电场波动对电网电压、频率的影响分析。

主权项

一种基于经验模态分解的风电场时频域建模方法，其特征在于，所述的建模方法具体步骤如下：1)将采集得到的风电场中每台机组的输出功率pwind_i(t)进行加和，得到风电场总输出功率pwindf(t)，选取风电场总额定输出功率pe(t)作为归一化的基值，对风电场总输出功率pwindf(t)进行归一化处理，对归一化处理后得到的数据进行傅里叶变换生成频谱，估计归一化后的数据的频率分布，并对归一化后的数据进行低通滤波，滤去因测量误差引起的不合理数据点，上述表达式中，t为时间；2)以p(t)表示经归一化滤波后的风电场总输出功率数据，对归一化滤波后的数据进行经验模态分解，生成多个本征模态函数分量以及残余分量：p(t)=Σj=1ncj(t)+rn(t)---(1)]]>其中cj(t)表示信号的第j个本征模态函数分量IMFj，rn(t)表示信号经过n次分解后的残余函数分量；第j个本征模态函数分量IMFj分布于不同频段且按由高到低的顺序排的，即f1(t)＞f2(t)＞...＞fn(t)，即实现了信号的时频域分离，上述表达式中，t为时间；3)分别对步骤2)得到的本征模态函数c1(t),c2(t),...,cn(t)进行希尔伯特变换，得到其相应的时频谱f1(t),f2(t),...,fn(t)，具体步骤为：Cn(t)=1π∫-∞+∞cn(τ)t-τdτ---(2)]]>式中Cn(t)为cn(t)的希尔伯特函数其反变换为：cn(t)=1π∫-∞+∞Cn(τ)τ-tdτ---(3)]]>得到解析信号：Z(t)＝cn(t)+iCn(t)＝a(t)eiθ(t)   (4)式中a(t)为瞬时振幅，θ(t)为相位，时频谱f(t)按下式计算：f(t)=12πdθ(t)dt---(7)]]>按上述步骤依次处理本征模态函数c1(t),c2(t),...,cn(t)，即可分别得到所述本征模态函数的时频谱f1(t),f2(t),...,fn(t)，上述公式和表达式中，t为时间；4)分别对步骤3)得到的本征模态函数的时频谱f1(t),f2(t),...,fn(t)进行拟合，得到本征模态函数的拟合函数，对于残余分量rn(t)则直接在时域中进行拟合得到拟合函数rn'(t)；分别对本征模态函数的时频域拟合函数进行反希尔伯特变换：根据式(7)求出θn(t)的表达式如下：θn(t)＝2π∫fn(t)dt    (8)将式(8)与式(2)、式(6)联立，即可解出表达式cn(t)；按此方法依次解出所有时域中的解析表达式；将本征模态分量拟合结果以及残余分量拟合结果的时域表达式加和，得到风电场模型的解析表达式：X(t)＝c1(t)+c2(t)+...+cn(t)+rn(t)；上述表达式中，t为时间。