基于EEMD-Robust ICA与Prony算法的风电接入对电力系统低频振荡的影响研究

发布时间：2020-08-08 13:45

【摘要】：风力发电技术因具备不排放废物、环保等优势,在众多新能源中脱颖而出,由此成为发展速度较快,且相对成熟的一种技术。但具体运行经验表明,大量的风电机组接入电力系统,导致系统电源结构因此而改变,进而使得低频振荡模式出现变化,并造成了系统稳定性的破坏。因此,研究大容量风电机组并网对电力系统低频振荡特性的影响,已成为时下热门课题之一。本文以应用最为广泛的DFIG(Doubly Fed Induction Generator,双馈风力发电机)风电机组作为研究对象,分析在不同工作情况下DFIG风电机组并网对系统低频振荡的影响。本文首先研究了Prony算法的基本原理和特性,该算法能够准确辨识出不含噪信号的模式参数,但对于含噪信号,则存在很大误差;接着分析了EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition,总体经验模态分解)的基本原理以及去噪原理,该算法虽然能将含噪信号分解成一系列IMF(Intrinsic Mode Function,本征模态函数),但传统的EEMD去噪法存在去噪不彻底以及有用信号被误滤除的缺陷;继而在此基础上提出了EEMD和Robust ICA(Robust Independent Component Analysis,鲁棒性独立分量分析)算法相融合,并与Prony算法相结合的分析方法,通过该方法进行低频振荡信号的模式参数辨识,不仅克服了Prony算法对噪声敏感的缺点,同时也解决了传统EEMD去噪法去噪效果不好的问题;最后在建立风力机仿真模型、轴系仿真模型、发电机仿真模型的基础上,通过Matlab/Simulink仿真软件构建风电并网的8机24节点电力系统模型,并用EEMD-Robust ICA去噪法与Prony算法相结合的方法研究DFIG风电机组在传输距离和风机出力不同的工作情况下实现并网对系统低频振荡的影响。研究结果表明,本文提出的EEMD-RobustICA去噪法与Prony算法结合的方法能够更好地去除噪声且更加准确地辨识出低频振荡信号中的振荡模式参数。同时,风电机组并网对电力系统低频振荡特性的影响随着传输距离与出力大小的变化而不同。通过分析可知风电机组并网传输距离的增加会恶化系统的稳定性;在一定范围内风机出力增加可以改善系统的稳定性,但超过某一出力后,阻尼比呈减小趋势,系统的稳定性降低。
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM712;TM614

【参考文献】

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本文编号：2785642