本申請提供一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，包括獲取n組實際次/超同步振蕩的量測數據，提取各振蕩模態的關鍵特征；建立新能源機組并網系統的等效RLC電路，計算新能源機組在n個振蕩頻率處的阻抗值；建立新能源機組的理論阻抗模型，分別將n個振蕩頻率f<subgt;os</subgt;和主電路參數代入，得到n個含待辨識控制參數的新能源機組阻抗表達式；基于主導振蕩模態進行參與度分析，確定待辨識控制參數個數m；將基于等效RLC電路和理論阻抗模型計算得到的阻抗聯立n個方程組，通過判斷方程組個數n與待辨識的控制參數個數m之間的大小，求解出待辨識控制參數。本申請通過有限振蕩量測數據實現新能源機組控制參數的準確辨識，操作簡便、實用性強。
1、隨著新能源裝機容量進一步增加，將有更多地區面臨次/超同步振蕩風險。然而，對于新能源基地中的大量老舊或進口新能源機組，由于商業保密、機型停產等原因，其“灰箱”模型關鍵控制參數或阻抗特性難以獲取，致使傳統建模方法無法適用。
2、為準確評估系統的振蕩風險，亟需獲取準確模型開展分析研究。針對“灰箱”模型的參數辨識工作，現有文獻多采用時域響應或頻域數據方法，但以上方法皆存在不足：時域響應方法每次僅能辨識出單一控制環節，且需注入特定擾動，辨識要求較為復雜；頻域數據方法需測量精確的寬頻阻抗數據，而實際現場難以保證阻抗測量精度。現有研究缺乏直接利用實測振蕩數據進行“灰箱”參數辨識。
>6、基于主導振蕩模態進行參與度分析，確定待辨識控制參數個數m；7、將基于等效rlc電路和理論阻抗模型計算得到的阻抗聯立n個方程組，通過判斷方程組個數n與待辨識的控制參數個數m之間的大小，求解出待辨識控制參數。
8、進一步地，所述量測數據包括新能源機組端口的電壓、電流時域波形，且各組振蕩分量的振蕩頻率不同；
9、所述振蕩模態關鍵特征包括：振蕩電壓電流相量、振蕩頻率和衰減因子。
10、進一步地，獲取n組實際次/超同步振蕩的量測數據，提取各振蕩模態的關鍵特征，具體包括：
11、獲取n組次/超同步振蕩的量測數據；
12、通過基于變分模態分解(variational?mode?decomposition，vmd)的hilbert變換的方法，vmd將時域數據分解為一系列具有有限帶寬的本征模態函數(intrinsic?modefunction，imf)，再對imf分量進行擬合得到振蕩電壓電流相量、振蕩頻率和衰減因子。
13、進一步地，基于振蕩模態關鍵特征，建立新能源機組并網系統的等效rlc電路，計算新能源機組在n個振蕩頻率處的阻抗值，具體包括：
14、由n組振蕩量測數據，獲取n組主導振蕩模態的關鍵特征，并建立系統在n個振蕩頻率處的二階等效rlc電路；
15、根據獲取的振蕩量測數據、振蕩模態的關鍵特征，基于等效rlc二階電路的表達式，計算出新能源機組在n個振蕩頻率處的阻抗值zg。
16、進一步地，所述基于等效rlc二階電路的表達式為：
17、
18、其中：zg為網側新能源機組的等效阻抗復數域表達式；rg、rs分別為網側和新能源機組的等效電阻；lg、cg、xg分別為網側等效電感、電容及電抗；ls、cs為新能源機組的等效電感和電容；us、is和分別為振蕩數據中新能源機組側的電壓、電流幅值與相角；fos為振蕩頻率；j為復數虛數單位。
19、進一步地，所述rlc二階電路包括：
20、針對直驅風電機組經弱電網并網系統產生的次/超同步振蕩現象，電網側呈現阻感特性，直驅風電機組呈現阻容特性，在超同步諧振頻率處構成rlc諧振電路；
21、針對雙饋風電機組經串補送出系統產生的次同步諧振現象，電網側呈現阻容特性，雙饋風電機組呈現阻感特性，在次同步諧振頻率處構成rlc諧振電路。
22、進一步地，根據已知控制結構，建立新能源機組的理論阻抗模型，分別將n個振蕩頻率fos和主電路參數代入，得到n個含待辨識控制參數的新能源機組阻抗表達式，具體包括：
23、獲取新能源機組的控制結構，建立新能源機組的交流端口正序阻抗模型zth(jω)，ω為角頻率；
24、其中，zth(jω)推導過程如下：
25、建立新能源機組交流端口位于dq坐標系下的阻抗模型zdq(s)，通過dq阻抗與序阻抗的關系，求得新能源機組交流端口的正序阻抗模型zth(jω)，計算過程如下：
26、
27、其中zpn(s)為新能源機組交流端口的二維改進序阻抗；zpp(s)、zpn(s)、znp(s)、znn(s)分別為zpn(s)的矩陣元素；ω0為工頻；s表示拉氏域。
28、分別將n個振蕩頻率和主電路參數代入交流端口正序阻抗模型zth(jω)，可得到n個含待辨識控制參數的新能源機組阻抗表達式。
29、進一步地，基于主導振蕩模態進行參與度分析，確定待辨識控制參數個數m，具體包括：
30、參與因子表征狀態變量對模態的貢獻程度，基于此進行參與度分析；
31、參與度表達式如下：
32、
33、式中：kw表征參與因子中第i個模態關于第k個狀態變量在所有狀態變量中的參與度；uki、vik分別為狀態矩陣a的左右特征向量中第i個模態關于第k個狀態變量對應值；n為振蕩模態總個數；
34、通過求解主導振蕩模態下各狀態變量的參與度，將參與度最大的狀態變量記為該主導振蕩模態下的主導狀態變量，對應控制環節包含m個待辨識的控制參數；其余控制參數選取典型值。
35、進一步地，將基于等效rlc電路和理論阻抗模型計算得到的阻抗聯立n個方程組，通過判斷方程組個數n與待辨識的控制參數個數m之間的大小，求解出待辨識控制參數，具體包括：
36、如果方程組個數n大于或等于待辨識參數個數m，即為超定方程組，可在n個方程組中任選m個線性無關方程組，求解方程組得到待辨識控制參數的唯一解；
37、如果方程組個數n小于待辨識參數個數m，即為不定方程組，需要增加約束條件求解方程。
38、進一步地，所述約束條件為：補充m-n個非主導參數的典型值，并聯立n個方程求解n個待辨識控制參數；
39、其中主導與非主導控制參數的劃分由參數靈敏度決定，參數靈敏度定義如下：
40、
41、式中：λi為第i個特征值；ui、vi分別為該特征值對應的左右特征向量；α表示某參數。
42、與現有技術相比，本申請具有如下至少之一的有益效果：
43、本申請提供了獲得新能源機組“灰箱”模型中關鍵控制參數的實用方法，該方法基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，可以對新能源機組控制參數實現準確辨識，機理簡單，計算直觀，具有操作簡便、實用性強等優點，能夠僅通過機組端口振本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，所述量測數據包括新能源機組端口的電壓、電流時域波形，且各組振蕩分量的振蕩頻率不同；
3.根據權利要求2所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，獲取n組實際次/超同步振蕩的量測數據，提取各振蕩模態的關鍵特征，具體包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，基于振蕩模態關鍵特征，建立新能源機組并網系統的等效RLC電路，計算新能源機組在n個振蕩頻率處的阻抗值，具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，所述基于等效RLC二階電路的表達式為：
6.根據權利要求4所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，所述RLC二階電路包括：
7.根據權利要求1所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，根據已知控制結構，建立新能源機組的理論阻抗模型，分別將n個振蕩頻率fos和主電路參數代入，得到n個含待辨識控制參數的新能源機組阻抗表達式，具體包括：
8.根據權利要求1所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，基于主導振蕩模態進行參與度分析，確定待辨識控制參數個數m，具體包括：參與因子表征狀態變量對模態的貢獻程度，基于此進行參與度分析；
9.根據權利要求1所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，將基于等效RLC電路和理論阻抗模型計算得到的阻抗聯立n個方程組，通過判斷方程組個數n與待辨識的控制參數個數m之間的大小，求解出待辨識控制參數，具體包括：
10.根據權利要求9所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，所述約束條件為：補充m-n個非主導參數的典型值，并聯立n個方程求解n個待辨識控制參數；
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【技術特征摘要】
1.一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，所述量測數據包括新能源機組端口的電壓、電流時域波形，且各組振蕩分量的振蕩頻率不同；
3.根據權利要求2所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，獲取n組實際次/超同步振蕩的量測數據，提取各振蕩模態的關鍵特征，具體包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，基于振蕩模態關鍵特征，建立新能源機組并網系統的等效rlc電路，計算新能源機組在n個振蕩頻率處的阻抗值，具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，所述基于等效rlc二階電路的表達式為：
6.根據權利要求4所述的一種基于有限振蕩數據的新能源機組控制參數辨識方法，其特征在于，所述rlc二階電路包括：
【專利技術屬性】
技術研發人員：田云峰，呂敬，王干堯，王瀟，蘇田宇，吳林林，任怡娜，鄧曉洋，
申請(專利權)人：上海交通大學，
類型：發明
國別省市：
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