【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统次同步振荡抑制，具体是一种基于数据驱动预测控制的双馈风机次同步振荡抑制方法。
技术介绍
1、风电和光伏发电是绿色能源发展的重要方向，已成为全球最重要的清洁能源之一。然而，随着风电装机容量的不断增加，规模化风电并网系统存在次同步振荡(sub-synchronous oscillation，sso)的风险，这将威胁风电场与并网系统的安全稳定，严重制约了新型电力系统对新能源的消纳能力。
2、现阶段，风电场次同步振荡抑制策略可依据抑制方法的不同分为两类，分别是电网侧抑制措施和机组侧抑制措施。其中电网侧抑制措施会增加额外电力电子装备，导致系统的复杂度与运行成本变高，而机组侧抑制措施则简单易行，响应速度更快，实用意义更大。
3、现有机组侧抑制方法多样，如附加阻尼控制、变流器参数优化、控制环引入滤波器等。但现有机组侧抑制方法以聚合模型为基础，未考虑实际机组与理论聚合模型的差异，当系统参数变化较大时无法准确抑制次同步振荡；且鲁棒性较弱，难以应对同时发生多个振荡频率的情况。因此，需要一种具备鲁棒性的双馈风机次同步振荡抑制方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服已有技术的缺陷，提出一种基于数据驱动预测控制的双馈风机次同步振荡抑制方法。
2、本专利技术是通过下述技术方案实现的：
3、本专利技术首先提供了一种基于数据驱动预测控制的双馈风机次同步振荡抑制方法，其实施过程如下：
4、1）收集双馈风机在持续激励下的历史测量
5、2）实时采集双馈风机的测量序列，建立实时数据矩阵；
6、3）基于历史数据矩阵和实时数据矩阵，构建适用于次同步振荡抑制的数据驱动预测控制器，设置控制目标的参考值并求解控制器，得到最优控制律来实现风电机组振荡抑制；
7、4）按照定时更新和异常更新两种更新策略，对历史数据矩阵进行更新，并更新数据驱动预测控制器。自此，就实现了基于数据驱动预测控制的双馈风机次同步振荡抑制的目的。
8、本专利技术还提供了一种实施所述方法的基于数据驱动预测控制的双馈风机次同步振荡抑制系统，其包括：
9、历史数据矩阵构建模块，用于收集双馈风电机组在持续激励下的历史测量序列，并构建得到历史数据矩阵；
10、实时数据矩阵构建模块，用于实时采集双馈风电机组的测量序列，建立实时数据矩阵；
11、次同步振荡抑制模块，用于基于历史数据矩阵和实时数据矩阵，构建适用于次同步振荡抑制的数据驱动预测控制器，求解优化问题 得到最优控制律来实现风电机组振荡抑制；
12、历史数据矩阵更新模块，用于按照定时更新和异常更新对历史数据矩阵进行更新。
13、与现有技术相比，本专利技术针对双馈风机次同步振荡现象，提出一种基于数据驱动预测控制的双馈风机次同步振荡抑制方法，能够实现考虑机组差异性的双馈风机次同步振荡抑制，有效提高了风电并网系统的稳定性。
14、本专利技术所涉及的控制器只需要双馈风机的输入输出数据，不需要对机组内部机理的精确建模，减少了对建模精度的依赖，有效提高了振荡抑制器的实用性。
15、本专利技术的控制目标可以根据需要进行指定，例如，本专利技术的控制目标可以为双馈风机的有功功率增量、无功功率增量均为0，在风速变化、参考功率变化等引起的功率波动时，能更有效地抑制系统中的振荡问题，实现对多运行工作点的有效性。
16、本专利技术考虑了双馈风机运行工况的不确定性，按照定时更新和异常更新两种策略结合的方式更新控制器，实现对时变风机系统的稳定控制，保障了次同步振荡抑制方法的鲁棒性和有效性。
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1.一种基于数据驱动预测控制的双馈风机次同步振荡抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤1）为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤12），具体为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤13），具体为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤2）具体为：记录k时刻开始的双馈风机运行数据，构建k时刻的实时数据矩阵为：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的步骤3）包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4）中的定时更新策略为：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4）中的异常更新策略为：
9.一种实施权利要求1-8任一项所述方法的基于数据驱动预测控制的双馈风机次同步振荡抑制系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动预测控制的双馈风机次同步振荡抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤1）为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤12），具体为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤13），具体为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤2）具体为：记录k时刻开始的双馈风机运...
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