基于决策树体系的预想故障集下风电场扰动风险测度评估

发布时间：2018-10-07 18:25

【摘要】：随着风力发电的大力发展及风电场规模的持续增加,风机的空间分布差异性愈发显著。此外,风机运行状态易受风电场元件故障、电网扰动等诸多因素的影响,因此,建立实时在线评估方法和预警机制已成为当务之急。该文考虑了风电场风机分布的离散特性,建立了风电场动态安全决策树体系,并提出风电场扰动风险测度指标。该决策树体系可利用在线信息进行数据挖掘,针对预想故障集下的风机电压越限与脱网状况进行快速分析判断,并根据判断结果输出扰动测度指标,为电网及风电场运行人员提供直观地风险水平及决策参考。通过风电场算例分析,验证了所提方法的有效性。
[Abstract]:With the development of wind power generation and the continuous increase of wind farm scale, the spatial distribution difference of wind turbine becomes more and more significant. In addition, fan operation is easily affected by wind farm component faults, power grid disturbances and many other factors. Therefore, the establishment of real-time on-line evaluation method and early warning mechanism has become an urgent task. In this paper, the discrete characteristics of wind farm fan distribution are considered, the dynamic safety decision tree system of wind farm is established, and the risk measurement index of wind farm disturbance is proposed. The decision tree system can make use of online information to mine data, analyze and judge the blower voltage overrun and delamination condition under the expected fault set, and output disturbance measure index according to the judgment result. To provide intuitive risk level and decision-making reference for power grid and wind farm operators. The effectiveness of the proposed method is verified by an example of wind farm.
【作者单位】： 强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学);
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB215100) 国家自然科学基金(51277082)资助项目
【分类号】：TM614

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本文编号：2255219