基于迭代辨识方法的含风电多干扰电力系统阻尼控制

发布时间：2018-11-03 13:32

【摘要】：风电接入电力系统后的低频振荡控制是保证电网稳定运行的关键。随着风电场联网规模的不断扩大,当风电接入由于电网结构、负荷潮流、发电机励磁控制等因素导致的阻尼不足形成的多干扰环境下电力系统后,模型辨识误差因素给电力系统的辨识与阻尼控制带来了很大的难题,常常会恶化阻尼控制效果。针对此问题,首先以风电功率波动信号作为辨识信号,建立风电接入多干扰环境下电力系统闭环模型;然后基于递推最小二乘法和Vinnicombe距离理论,提出一种迭代辨识方法,并给出方法实现的整个步骤,该方法充分考虑辨识误差因素,可以实时辨识出电力系统最优电力系统模型和最优阻尼控制器模型;最后,以风电接入四机两区域间降阶模型为例,采用提出的方法进行仿真,并与传统迭代辨识方法进行了对比。仿真结果表明,所提方法可以有效抑制风电接入下多干扰电力系统的低频振荡,实现稳定的阻尼控制。
[Abstract]:The control of low frequency oscillation after wind power is connected to power system is the key to ensure the stable operation of power network. With the continuous expansion of wind farm network scale, when wind power is connected to the power system under multi-interference environment caused by insufficient damping caused by power grid structure, load flow, generator excitation control, etc. The error factors of model identification bring great problems to the identification and damping control of power system, and often worsen the effect of damping control. To solve this problem, the wind power fluctuation signal is first used as the identification signal, and the closed-loop model of power system under the wind power access multi-interference environment is established. Then, based on the recursive least square method and Vinnicombe distance theory, an iterative identification method is proposed, and the whole step of the method is given. The identification error factor is fully considered in this method. The optimal power system model and the optimal damping controller model can be identified in real time. Finally, taking the model of reducing order between two regions of wind power connected to four machines as an example, the proposed method is used for simulation and compared with the traditional iterative identification method. The simulation results show that the proposed method can effectively suppress the low frequency oscillation of multi-interference power system under wind power access and realize stable damping control.
【作者单位】： 北京建筑大学机电与车辆工程学院;城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室北京建筑大学;清华大学电机工程与应用电子技术系;北京建筑大学电气与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51407201)~~
【分类号】：TM712

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本文编号：2307935