基于特征影响因子和改进BP算法的直驱风机风电场建模方法

作     者：王增平 杨国生 汤涌 蔡文瑞 刘素梅 王晓阳 欧阳金鑫 WANG Zengping;YANG Guosheng;TANG Yong;CAi Wenrui;LIU Sumei;WANG Xiaoyang;OUYANG Jinxin

作者机构：新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)北京市昌平区102206 电网安全与节能国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)北京市海淀区100192 北京林业大学北京市海淀区100083 重庆大学重庆市沙坪坝区400044 

出 版 物：《中国电机工程学报》 (Proceedings of the CSEE)

年 卷 期：2019年第39卷第9期

页      面：2604-2615页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2016YFB0900600 2016YFB0900604) 国家电网公司科技项目(SGTYHT/16-JS-198) 国家自然科学基金项目(51637005) 

主　　题：直驱风机 风电场等值 特征影响因子 人工神经网络 改进BP算法 

摘      要：风电场/场群规模化接入电网背景下,电网的故障暂态特性发生了根本性改变。然而,现有单机等值型无法精确表征风电场/场群的故障暂态特性。该文提出一种基于特征影响因子和改进人工神经网络反向传播(backpropagation neuronnetworks,BP)算法的直驱风机风电场建模方法。首先,建立直驱风机暂态模型,通过理论分析构建风机与公共连接点(point of common coupling,PCC)距离、直流侧限流措施投入情况、风速、出口处无功功率等故障特征影响因子。然后,对特征影响因子集计算欧式距离,基于改进最大最小距离法提取风机的分类初始中心。通过改进BP算法,以特征影响因子和分类初始中心为训练集,实现神经网络的快速收敛。最后,通过仿真算例,对所提方法进行验证。仿真结果表明,所述方法在收敛速度、建模精度方面,与传统BP算法和单机等值建模方法相比均有较大提升。