采用动态灰聚类算法的风电场动态等值方法

方瑞明， 吴敏玲， 王彦东， 尚荣艳， 彭长青

(华侨大学 信息科学与工程学院， 福建 厦门 361021)

采用动态灰聚类算法的风电场动态等值方法

方瑞明， 吴敏玲， 王彦东， 尚荣艳， 彭长青

(华侨大学 信息科学与工程学院， 福建 厦门 361021)

由于风力发电的间歇性与随机波动性特征，大规模风电并网对电力系统的稳定性影响愈发显著[1-2].为了提高风电并网电力系统的分析精度，优化风电并网的控制策略，文献[3-12]借鉴传统电力系统动态等值中的同调等值法并结合某些聚类算法，将实测运行数据应用于风电场的动态多机等值建模方法中.然而，上述文献在应用实测运行数据进行风电场动态等值建模过程中，大多仅考虑了不同风速或风电功率数据对模型的影响.风电机组的发电过程是一个将风能转化为旋转机械能，再由旋转机械能转化为电能并向电网输出的复杂过程[13].其输出特性不仅受到风速等外部因素影响，还与机组内各部件和子系统的相互作用和耦合密切相关.因此，有必要从时间维度和空间维度综合分析考虑风电机组实测运行数据对风电场等值模型精度的影响.然而，风电机组的实测运行数据具有繁杂冗余的特点，如果不能对风电机组的外部特性与运行数据之间的关联性进行全面挖掘，则所建模型计算复杂度过高，缺乏实用价值.灰色关联分析理论是一种能够通过较少数据量来处理不确定关联性因素的有效方法[14]，它能够……