20250608-天津大学-面向双馈风电场+串补系统的次同步振荡快速自适应抑制控制_31页_5mb

报告摘要

面向双馈风电场+串补系统的次同步振荡快速自适应抑制控制总结

核心内容

本研究聚焦于双馈风电场（DWF）与串补（SC）系统交互作用引发的次同步振荡（SSO）问题，提出改进型自适应线性元件SSO抑制控制器（MA-SOSC）与快速自适应SSO抑制控制器提升方案（FA-SOSC），旨在提升SSO抑制的自适应性与响应速度，确保新型电力系统安全稳定运行。

主要观点

SSO问题的严重性：随着风电渗透率的提高，SSO已成为威胁电力系统安全运行的关键问题，尤其在DWF+SC系统中，SSO由感应发电机效应（IGE）与次同步控制交互（SSCI）共同主导。
传统控制策略的不足：经典SSO抑制控制器（SSDC）存在频段固定、自适应性差、响应速度慢等问题，难以应对多变工况下的SSO。
MA-SOSC设计优势：
- 采用“感知-锁定-抑制”闭环控制架构，由SSO滤除模块、频率辨识模块和锁频模块组成。
- 通过滑窗快速傅里叶变换（SFFT）算法实时辨识主导SSO频率，并结合递归最小二乘法（RLS）优化A-SOF滤波性能。
- 实现了频率自适应更新，有效规避信号延迟、频率漂移与辨识误差。
FA-SOSC提升方案：
- 在MA-SOSC基础上引入基于SFFT数据误差特征与长短期记忆神经网络（LSTM）的改进锁频模块。
- 实现主导SSO频率的快速预测与锁定，频率更新时间平均缩短50%。
- 提升了SSO抑制的即时性与准确性，显著降低SSO幅值。

关键信息

研究背景：
- 全球风电装机容量持续增长，SSO已成为新型电力系统运行的关键挑战。
- 风电资源与负荷中心逆向分布，串补线路提升输电能力，但引发SSO问题。
- 多起SSO事故导致风机脱网及撬棒损坏，需设计更有效的抑制策略。
技术路线：
- 建立DWF+SC系统数学模型与小信号模型，分析主导SSO模态。
- 提出MA-SOSC与FA-SOSC，分别解决自适应性与即时性问题。
- 通过C-HIL平台验证控制器性能，确保工程可行性。
MA-SOSC设计特点：
- 嵌入RSC内环，实现多工况下SSO分量的实时辨识与有效剔除。
- 利用滑窗SFFT算法快速提取主导SSO频率，结合RLS算法优化滤波性能。
- 频率锁频模块有效过滤频率辨识跳变，确保参考频率自适应更新。
- 具备宽频适应性与高控制精度，提升SSO抑制的鲁棒性。
FA-SOSC提升方案：
- 引入SFFT-LSTM融合模型，结合传统算法与神经网络，实现频率预测与锁定的双机制协同。
- LSTM模型通过1747组特征数据集训练，捕捉SFFT数据误差特征，实现无需复杂系统建模的频率预测。
- 提升频率更新速度，使SSO幅值降低约30%，显著改善系统稳定性。
工程应用前景：
- 当前方案基于平均值模型设计，未来需研究多风电场协同配置策略，提升系统整体抗扰能力。
- 需拓展SFFT-LSTM模型对复杂振荡场景的泛化能力，以应对多频叠加振荡。

研究成果

学术成果：发表SCI/El论文100余篇，3篇入选ESI高被引；主导IEC国际标准2项，参编国内标准5项。
专利成果：授权/申请中国发明专利69项，国际专利2项。
奖项成果：作为第一完成人获得省部级一等奖2项、二等奖3项；获日内瓦国际发明展金奖4项（含特许金奖1项）。
技术验证：通过C-HIL平台验证MA-SOSC与FA-SOSC性能，展示其在实际工况下的有效性。

展望

深化工程应用：研究多风电场协同控制策略，提升系统整体抗扰能力。
拓展模型适用性：挖掘新特征数据，提升SFFT-LSTM模型对复杂振荡场景的泛化能力。
推动协同控制范式：为宽频振荡治理提供可复用的技术路径，兼顾算法轻量化与工程鲁棒性。

创新点

改进型自适应线性元件SSO抑制控制器（MA-SOSC）：
- 实现主导SSO频率的快速辨识与参考频率自适应更新。
- 采用滑窗SFFT与RLS算法，提升滤波性能与控制精度。
- 具备宽频适应性与高鲁棒性，适用于多工况环境。
快速自适应SSO抑制控制器提升方案（FA-SOSC）：
- 引入SFFT-LSTM融合模型，实现主导SSO频率的快速预测与锁定。
- 通过动态时序特征提取与延时锁定机制，显著提升抑制即时性。
- 优化频率更新时间，有效抑制系统响应发散，提升设备运行稳定性。

总结

本研究针对双馈风电场与串补系统耦合引发的次同步振荡问题，提出了具有自适应性与快速响应能力的MA-SOSC与FA-SOSC控制策略。通过模块化设计与算法优化，有效解决了传统方法在频段适应性与抑制即时性方面的不足，为新型电力系统中SSO治理提供了新的技术路径与工程应用价值。

展开完整摘要

试读结束，高清完整版pdf/doc/ppt,请点下载