【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及可再生能源建模与仿真领域，具体涉及一种风电机组的动态分群与等值建模方法领域。
技术介绍
1、随着风电的迅速发展，风电场数目迅速增加，相对于传统的火电等传统能源，风电机组的大量增加对电网的安全、稳定运行产生巨大影响。由于电网规模大、电网结构复杂、接入方式多样化，使得风电接入系统的稳定分析变得更加困难。为进一步提高风电接入电网的安全性和稳定性，需要对其运行特性进行深入的理论研究，风电机组建模是实现其在电网中安全稳定运行特性分析的前提。
2、合理、高效的风力发电机组模型是进行风力发电系统稳定运行分析的基础，若要对风力发电系统中的各部件、每一台风机进行精确建模，则需要构建更为精确的风力发电系统，但这将导致建模量大、建模维度高等问题，且无法用于更深层次的理论研究，且在时间域上还会降低计算速度。
3、现有对风电机组并网稳定性分析时，往往忽视了机组间的相互作用，往往将机组等效为单个或多个单元，在此基础上，对风电机组的稳定运行进行了建模。传统的单机等值方法是将风机等效为单一单元，无法反映风机与电网之间的相互作用，而在动力学分析方面对风机模型的要求更高、更快速，因此，研究高精度的风电机组单元动态等值模型是保证风电机组系统稳定可靠运行的关键。
4、目前，针对风能具有的随机性和不确定性特点，提出了一种考虑风电机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，考虑风电机组的实际运行工况和风电机组的实际运行状态，分析与风电机组出力最大相关的最佳相关参数，建立考虑风电机组不确定性和适用于多场景下风电机组的动态分群
5、但由于处于不同工况的风电机组出力理想情况差异较大，基于风电机组在连续时段内的出力数据，构建理想出力度指标反映其运行状态。且电网无法完全消纳风电机组产生的功率导致“弃风”现象普遍存在，在风电机组动态等值建模工作中，必须重视由“弃风”引发的风能利用水平显著差异问题，为了进一步表征由弃风现象造成的风能利用水平的差异，构建风电机组连续出力水平指标，用以表征风电机组在连续时间窗内的风电机组出力水平的连续性。尽管理想出力度和连续出力水平这两个指标能够为初步判断风电机组的出力状况提供依据，但在实际应用中，基于实测数据的评估会受到极端天气或异常状况的干扰，甚至掩盖风电机组因故障导致的性能下降。因此，在已有的理想出力度和连续出力水平两个判定指标的基础上，进一步定义了高低出力能力指标，旨在更准确地反映风电机组在不同系统状态下的动态表现能力，以某时刻风电机组出力的实际值和理想值之差的最大值判断风电机组的高低出力能力。
技术实现思路
1、本专利技术申请的目的是建立一种包含理想出力度、连续出力水平以及机组状态出力能力和最佳相关参数的机组分群指标集，开展风电机组的动态分群，并根据分群结果，建立风电机组等值模型，所建立的等值模型能够进一步提高风电机组的等值建模精度。
2、为实现以上专利技术目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，该方法针对风电机组的不确定性进行风电机组动态分群并开展等值建模，具体步骤如下：
4、s1、提取区域内不同风电场的风电机组的数据，用以表征风电机组的出力情况以及不确定性，所提取的数据包括但不限于：风电机组的额定电压，额定电流，额定功率，额定容量等铭牌数据；风电机组实际运行过程中的电压、电流、有功、无功等实时数据；风电机组所在环境的温度、湿度、风速、辐照度等气象数据；以及能够反映风电机组所处位置的经纬度；
5、s2、将所有提取的参数归一化处理，缩小各个参数因数量级不同造成的差异，归一化处理所提取的各类特征参数，归一化过程如下：
6、
7、上式中表示归一化后的该类参数值，x表示所提取参数的实测值，xmin表示所提取该类参数的实测最小值，xmax表示所提取该类参数的实测最大值。
8、s3、采用皮尔逊相关性系数，分析各因素之间的相关性关系，皮尔逊相关系数计算公式如下：
9、
10、式中，xm表示所提取的各类参数中第m个数据，p表示对应的风电机组历史出力情况；表示与出力最大相关的参数，定义为最佳相关参数，与后文定义的风电机组出力指标作为分群指标集。根据上述计算结构，从中选取确定最佳相关参数，作为分群指标集参数之一；
11、s4、建立考虑风电机组不确定性的动态分群指标集；该指标集主要包含：理想出力度指标、连续出力水平指标、机组状态出力能力指标和最佳相关参数；
12、s5、风电机组分群采用最小距离的层次聚类算法确定，曼哈顿距离的形态相似距离，作为风电机组的分群距离的计算基础：
13、s6、根据风电机组的动态分群结果，以等值机组等效替代群内风电机组，并根据皮尔逊相关性分析确定等值风电机组的各环节等值参数；
14、所述等值风电机组的各环节等值参数是以皮尔逊相关性权重计算得到的，所述皮尔逊相关性系数确定为等值机组的皮尔逊相关性权重。
15、进一步的，所述理想出力度指标是以风电机组在连续时段内的出力数据为依据，来评估风电机组运行状态；基于连续12个滑动时间窗内风电机组的运行情况，评估风电机组实际出力情况与风电机组理想出力情况差异性，理想出力度表征风电机组的出力理想情况，处于不同工况的风电机组出力理想情况差异较大，其计算公式如下：
16、
17、式中，εt表示风电机组在t时刻及t时刻之后的6个滑动时间窗内风电机组的出力理想情况，ptact和分别为t时刻风电机组的有功功率和无功功率的实际值；ptid和分别为t时刻风电机组在理想情况下的有功功率和无功功率。
18、进一步的，所述连续出力水平指标，为表征弃风现象引起的风能利用水平的差异，构建风电机组连续出力水平指标，用以表征风电机组在连续时间窗内的风电机组出力水平的连续性。
19、所述风电机组连续出力水平计算采用下式：
20、
21、式中，γt表示风电机组连续出力水平，cp表示风电机组的风能利用系数，ptact表示风电机组在t时刻的实际出力水平，ptid表示风电机组在t时刻的理想出力最大值；
22、所述连续出力水平γt值越大，表示该风电机组的出力连续性强，表示该机组的风能利用水平越高，风电机组的弃风现象越少。
23、进一步的，所述弃风现象是由于风力发电具有的高度不确定性和随机性导致电网无法完全消纳风电机组所产生的功率的现象，产生“弃风”现象；针对“弃风”现象的普遍性，在风电机组动态等值建模工作中，必须重视由“弃风”引发的风能利用水平显著差异问题；
24、进一步的，所述高低出力能力指标是机组状态出力能力的衡量标准，是更进一步定义的指标，为了更全面地评估风电机组的动态响应能力，更准确地反映风电机组在不同系统状态下的动态表现能力，解决在已有的理想出力度和连续出力水平两个判定指标的基础上，实测数据的评估会受到极端天气或异常状况的干扰，甚至掩盖风电机组因本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，该方法针对风电机组的不确定性进行风电机组动态分群并开展等值建模，其特征在于，具体实施步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，其特征在于，所述理想出力度指标是以风电机组在连续时段内的出力数据为依据，来评估风电机组运行状态；基于连续12个滑动时间窗内风电机组的运行情况，评估风电机组实际出力情况与风电机组理想出力情况差异性，理想出力度表征该风电机组的出力理想情况，处于不同工况的风电机组出力理想情况差异较大，其计算公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，其特征在于，所述连续出力水平指标，为表征弃风现象引起的风能利用水平的差异，构建风电机组连续出力水平指标，用以表征风电机组在连续时间窗内的风电机组出力水平的连续性；
4.根据权利要求3所述的一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，其特征在于，所述弃风现象为由于风力发电具有的高度不确定性和随机性导致电网无法完全消纳风电机组所产生的功率的现象。p>
5.根据权利要求1所述的一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，其特征在于，所述风电机组动态分群指标集是根据理想出力度、连续出力水平以及机组状态出力能力和最佳相关参数构建，所述风电机组动态分群指标集采用式表征。
7.根据权利要求1所述的一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，其特征在于，所述曼哈顿距离计算，采用以下公式：
8.根据权利要求1所述的一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，其特征在于，形态相似最短距离表示为：
9.根据权利要求1所述的一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，其特征在于，所述等值风电机组的各环节等值参数是以皮尔逊相关性权重计算得到的，所述皮尔逊相关性系数确定为等值机组的皮尔逊相关性权重；
10.根据权利要求1所述的一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，其特征在于，所述确定等值模型的等值电气参数，是以皮尔逊相关性权重作为分群等值模组机组中各机组建模的权重值，如下式：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，该方法针对风电机组的不确定性进行风电机组动态分群并开展等值建模，其特征在于，具体实施步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，其特征在于，所述理想出力度指标是以风电机组在连续时段内的出力数据为依据，来评估风电机组运行状态；基于连续12个滑动时间窗内风电机组的运行情况，评估风电机组实际出力情况与风电机组理想出力情况差异性，理想出力度表征该风电机组的出力理想情况，处于不同工况的风电机组出力理想情况差异较大，其计算公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，其特征在于，所述连续出力水平指标，为表征弃风现象引起的风能利用水平的差异，构建风电机组连续出力水平指标，用以表征风电机组在连续时间窗内的风电机组出力水平的连续性；
4.根据权利要求3所述的一种考虑机组不确定性的风电机组动态分群等值建模方法，其特征在于，所述弃风现象为由于风力发电具有的高度不确定性和随机性导致电网无法完全消纳风电机组所产生的功率的现象。
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：施媛媛，王中锋，卢邵龙，曹正，陈刚，刘锋，陈炎，潘放，王公晗，陈天昊，肖钰，倪尔康，钱瑾，陈鑫，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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