典型文献
数据-模型混合驱动的风电场聚合等值建模方法
文献摘要：
目前风电场等值建模方法主要针对全信息的情况,未考虑实际风电运行信息缺失的现状,且无法计及同群机组动态特性的差异.针对这两个问题,提出基于神经网络匹配算法的机组级信息获取方法,以克服实际场站机组级实时出力信息缺失难题;根据风电机组全风速的响应特性,分析确定分群指标,提出了风电场最少等值机表征原理,发现了传统等值方法的误差来源于对同群机组动态特性差异的忽略,进而提出了基于等值机动态行为校正的两机聚合等值建模方法.结果表明,提出的方法在不同的风速场景、电压跌落与故障持续时间下,均能够很好地模拟故障穿越响应特性.
文献关键词：
信息缺失;数据驱动;风电场;聚合等值
中图分类号：
作者姓名：
吴磊;晁璞璞;李甘;李卫星;李志民
作者机构：
哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院,黑龙江省哈尔滨市 150006;大连理工大学电气工程学院,辽宁省大连市 116024;国网四川省电力公司,四川省成都市 610041
文献出处：
引用格式：
[1]吴磊;晁璞璞;李甘;李卫星;李志民-.数据-模型混合驱动的风电场聚合等值建模方法)[J].电力系统自动化,2022(15):66-74
A类：
聚合等值
B类：
混合驱动,等值建模,风电场等值,全信息,信息缺失,动态特性,匹配算法,信息获取,获取方法,场站,出力,风电机组,响应特性,分群指标,值机,误差来源,动态行为,风速场景,电压跌落,故障穿越
AB值：
0.296475
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