考虑空间效应的风电场动态特性等值方法研究

大型风电场的等值模型及其改进研究李芸;王德林【摘要】随着风电场规模的日趋扩大,其随机变化功率对接入电网的影响也越来越受到重视.风电场并网的仿真研究中,通常将数十台甚至上千台风力发电机等值简化为由几台风电机组成的风电场模型.因此,如何在多方面因素的影响下建立符合实际情况的风电场等值模型极为重要.本文分析了风电场风速的实际状况,运用同调等值法,结合风速产生的尾流效应和时滞效应,对大型风电场中不同型号的双馈风力发电机(DFIG)进行了区域划分,将同一区域的风电机等值为一台风电机.最后,基于Matlab/Simulink仿真平台,验证了在不同风速情况、故障情况下的等值效果,证实了本文等值方法的正确性,为风电场并网研究提供了一种可靠的参考模型.【期刊名称】《电工电能新技术》【年(卷),期】2014(033)007【总页数】7页(P11-17)【关键词】双馈风力发电机;风电场等值;尾流效应;时滞效应【作者】李芸;王德林【作者单位】西南交通大学电气工程学院,四川成都610031;西南交通大学电气工程学院,四川成都610031【正文语种】中文【中图分类】TM910.6由于风速随机性、间歇性和波动性的特点导致风力发电场的输出功率不稳定，风电并网电力系统稳定性分析和控制技术成为当今最主要的问题之一。

该问题由于受到实际生产安全的制约，仅限于在大型电力系统软件中进行仿真实验分析，故风电场仿真与实际情况必须有较强的吻合，需要综合考虑多方面因素的影响。

风电场通常由数十甚至上千的风力发电机构成，直接研究如此庞大的风电系统计算量会非常大。

因此需要根据研究问题不同将风电场等效为单台或若干台风力发电机，从而简化复杂程度，缩短计算时间。

近年来，风电场等值建模的研究有着很大进展。

文献［1-3］总结了近些年风电场等值问题的研究现状，并提出这方面的研究还需要创新与改进。

在参数优化问题上，目前利用最小二乘法和单纯形法［4，5］。

文献［6］验证了不同风向下风电场的模型简化，但没有考虑电力线路的等值方法。

大规模风电场的静态及动态等值方法引言：工程实际中,风电并网对电网的影响经常是“场”，即若干台“机”集聚后对电网的综合效应。

因此,建立能够精确反映风电场运行特性的模型是进行所有其它相关问题研究的基础。

通常,大规模风电基地包含几千台风电机组,针对每台机组对风电场进行详细建模的任务相当繁琐，同时会导致潮流难于收敛，并且大大延长仿真时间，对系统分析软件计算规模提出更高要求。

同时复杂的风电场模型对运行调度部门进行日常方式安排和安全稳定措施控制研究也很不方便。

因此，对大规模风电场进行等值计算分析，对于工程实际很有意义。

风电场常用等值方法风电场常用等值方法有两种。

等值方法1如图1 所示。

图1 等值方法1图1把风电场等值成1台风电机和1台发电机，等值风电机组的容量等于所有风电机组容量的代数和，其输入为平均风速。

等值参数的计算公式如下：式中：MM为风电机组台数，下标eq表示等值后；S、P、C、H、K、D、Z G、Z T、v分别表示容量、有功功率、补偿电容、惯性时间常数、轴系刚度系数、轴系阻尼系数、发电机阻抗、机端变压器阻抗和风速。

等值方式2如图2所示。

图2 等值方法2等值方式2中，把风电场等值为1台发电机，保留所有风力机和风速模型，叠加风力机的机械转矩Tusm，并把其作为等值发电机的输入。

等值参数的计算公式如下：当风机间风速差异较大时，风速波动下采用等值方式1会出现有功功率和无功功率误差，而等值方式2仅会出现无功功率误差；故障条件下等值方式1、2都会出现有功功率和无功功率误差，其误差大小与故障持续时间、故障前风电机组的风速有关，此时等值方式2的等值精度优于等值方式1。

故障条件下，常用等值方法与分类方法相结合，这样可以显著提高风电场动态等值模型的精度。

风电场机组稳态等值：为了对含有风电场的电力系统进行传统的潮流分析,需要考虑不同类型风电场在潮流程序中的节点类型，理想的情况是将风电机组的稳态等值电路添加在潮流程序中,得到相应的滑差、有功和无功,从而求得修正方程式中的有功、无功不平衡量,进而修改雅克比矩阵,进行后续迭代计算。

《基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法研究》篇一一、引言随着可再生能源的不断发展，风力发电已成为当今绿色能源的重要来源之一。

然而，由于风速的不稳定性和间歇性，大规模风电功率的预测对于电网的运行和优化具有重要意义。

传统的风电功率预测方法大多依赖于统计模型或物理模型，难以在时空尺度上充分考虑风场内复杂多变的信息，进而影响了预测的准确性和稳定性。

因此，本研究提出了基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法，以期通过研究和分析，进一步提高风电功率的预测水平。

二、时空相关性分析本节将从时间和空间两个维度，对风电功率的相关性进行分析。

首先，从时间维度看，风电功率在不同时间段内的变化趋势具有一定的规律性。

因此，我们可以通过对历史风电功率数据的分析，挖掘出风电功率的时序特征，并以此为基础进行预测。

其次，从空间维度看，风电场内各风机之间、风电场与邻近电网之间都存在空间相关性。

因此，我们可以利用这种空间相关性来优化预测模型。

具体来说，可以利用地理位置相近的风电场数据和气象数据等来优化模型参数，从而提高预测精度。

三、基于时空相关性的风电功率短期预测方法本节将介绍基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法的具体步骤。

首先，我们需构建一个考虑时间和空间特性的综合模型。

该模型包括两个部分：一部分是基于历史风电功率数据的时序模型，用于挖掘风能的时序特征；另一部分是基于地理和气象信息的空间模型，用于描述风电场内的空间相关性。

其次，我们将使用深度学习技术（如循环神经网络或长短期记忆网络）来构建时序模型和空间模型。

时序模型可以通过学习历史风电功率数据的变化规律来预测未来的风电功率；而空间模型则可以通过分析地理位置相近的风电场数据和气象数据等来优化时序模型的预测结果。

最后，我们将综合时序模型和空间模型的输出结果，得到最终的预测结果。

为了提高预测的稳定性和准确性，我们还可以采用一些优化策略（如数据预处理、超参数优化等）。

四、实验与结果分析本节将介绍我们在不同地区、不同规模的多个风电场进行的实验和结果分析。

多时空尺度的风力发电预测方法综述多时空尺度的风力发电预测方法综述随着全球对可再生能源的需求不断增长，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式正变得越来越重要。

然而，风力发电的波动性和不确定性依然是制约其发展的关键因素之一。

为了更好地规划和管理风力发电场，准确预测风力的变化变得至关重要。

在过去几十年里，许多研究人员和科学家致力于发展多时空尺度的风力发电预测方法，用以提高预测精度和可靠性。

多时空尺度的风力发电预测方法旨在将风力的变化在不同的时间和空间尺度上进行分析和预测。

这种方法可以更准确地捕捉到风力的周期性波动和随机性波动。

具体而言，它可以将风力发电预测从小时尺度扩展到日、月、季度甚至年度尺度。

同时，它还可以将预测范围从单个风力发电机组扩展到整个风力发电场。

这种综合性的预测方法对风力发电场的运行和维护提供了更全面的信息。

在过去的研究中，多时空尺度的风力发电预测方法主要包括统计模型、物理模型和机器学习模型。

统计模型基于历史风力数据，利用统计分析的方法建立预测模型。

常见的统计模型包括时间序列模型、自回归移动平均模型和支持向量回归模型等。

物理模型基于风力发电的物理机理，通过模拟大气环流、地形和风力发电机组响应等因素来预测风力。

机器学习模型则通过训练算法来学习风力数据之间的复杂和非线性关系，常用的机器学习模型包括人工神经网络、支持向量机和随机森林等。

在实际应用中，多时空尺度的风力发电预测方法通常结合多种模型和技术，以提高预测的准确性和稳定性。

例如，可以将统计模型和物理模型相结合，利用统计模型对短期风力变化进行预测，然后将预测结果作为输入，通过物理模型来预测长期风力变化。

此外，还可以将多种机器学习模型进行集成，通过模型融合和集成学习的方法来提高预测精度。

尽管多时空尺度的风力发电预测方法在提高预测精度和可靠性方面取得了一些进展，但仍面临一些挑战和限制。

首先，风力发电的预测受到多个因素的影响，如大气环流、地形和风力发电机组的运行状况等，这使得预测模型的复杂度和参数设置成为一个难题。

第35卷第17期中国电机工程学报V ol.35 No.17 Sep. 5, 20154308 2015年9月5日Proceedings of the CSEE ©2015 Chin.Soc.for Elec.Eng. DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.2015.17.004 文章编号：0258-8013 (2015) 17-4308-10 中图分类号：TM 76计及风速时空相关性的含风电场电力系统动态随机最优潮流计算孙国强1，李逸驰1，向育鹏1，杨义2，黄文进2，卫志农1，孙永辉1(1．可再生能源发电技术教育部工程研究中心(河海大学)，江苏省南京市 210098；2．盐城供电公司，江苏省盐城市 224005)Dynamic Stochastic Optimal Power Flow of Wind Integrated Power System Considering Temporal and Spatial Correlation of Wind Speed SUN Guoqiang1, LI Yichi1, XIANG Yupeng1, YANG Yi2, HUANG Wenjin2, WEI Zhinong1, SUN Yonghui1(1. Research Center for Renewable Energy Generation Engineering, Ministry of Education, Hohai University, Nanjing 210098,Jiangsu Province, China; 2. Yancheng Power Supply Company, Yancheng 224005, Jiangsu Province, China)ABSTRACT: Large-scale wind power integrates into power grid. The fluctuant and intermittent nature of wind speed greatly challenges the conventional dynamic optimal power flow. Considering randomness as well as temporal and spatial correlation of wind speed, a dynamic stochastic optimal power flow model of wind integrated power system based on chance constrained programming was built. Based on primal-dual decomposed interior point method, an optimal dispatching was got through the deterministic optimal power flow. The dynamic probabilistic power flow based on cumulant method considering correlation was used to calculate probability distributions of state variables. New upper and lower bounds to the corresponding variables were formed if chance constraints were violated. The iteration terminated until a final optimal dispatching was found with all the chance constraints satisfied. The precision and efficiency of the algorithm is verified through the stimulation of modified IEEE14-bus system. On such basis, the impacts of random branch outages and wind speed correlation on power system operation characteristic are investigated.KEY WORDS: temporal and spatial correlation; dynamic stochastic optimal power flow; auto regressive moving average (ARMA); chance constrained programming; cumulant; primal-dual decomposed interior point method摘要：大规模风电场并网，其波动性和间歇性给传统动态最优潮流带来了极大的挑战。

基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法研究共3篇基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法研究1基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法研究风能作为新兴可再生能源之一，在全球范围内得到了越来越多的关注和利用。

其中，风电发电作为风能的主要应用形式之一，已经成为各国推广的重点。

但是，由于风电发电的功率受到自然环境和复杂的机械运转等因素的影响，其输出功率存在较大的波动性和随机性，这给风电发电运行和储能带来了相应的挑战。

因此，开发准确的风电功率预测模型，对于优化风电发电的规划、控制及运行管理具有重要意义。

随着风电装机容量的不断扩大，大规模风电场的建设已经成为主流。

在此情况下，风电预测的准确性和精度更加重要。

传统的风电功率预测方法，普遍采用时间序列分析、人工神经网络和支持向量机等机器学习算法进行建模。

但这些方法大多只考虑了时间顺序的影响，而忽略了时空相关性因素，导致预测精度和准确性有限。

在此背景下，研究者开始逐步考虑时空相关性因素，发展了基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法。

其核心思想是将风电场内的不同风机、不同高度、不同位置的风速数据进行整合，建立时空相关的预测模型，提高预测效果。

具体来说，该方法首先采用最近邻居法对时空相关性进行建模。

然后将历史风速数据、气象数据以及风电场拓扑图数据结合起来，建立基于多变量自回归模型（MAR）的风功率预测模型。

在此基础上，引入基于小波分析的去噪算法和改进型皮尔逊Ⅴ分解算法，对原始数据进行分解和降噪，进一步提高预测精度。

最后，通过大规模仿真实验和各项指标的评价，证明该方法相比传统方法预测效果更好。

总的来说，基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法具有以下优势。

首先，有效考虑了空间变量对预测精度的影响，将不同风机、高度、位置的风速数据整合起来，建立时空相关的预测模型，预测效果更加准确。

其次，在数据预处理方面采用了去噪和降噪技术，可以有效提高预测精度。

最后，通过大规模仿真实验的评估，证明该方法的预测效果优于传统算法基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法是一种旨在提高预测精度和准确性的有效手段。

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风电场中的风力预测方法研究综述风电是一种利用风能发电的可再生能源形式，其在全球范围内得到了广泛应用和发展。

然而，由于风速的不稳定性和不确定性，风电场的发电效率和可靠性存在一定的挑战。

因此，对风力进行准确的预测极为重要，可以提高风电场的发电效率和稳定性。

本文将对风电场中的风力预测方法进行综述，包括统计方法、物理模型和机器学习方法等。

统计方法是最早被应用于风力预测的方法之一。

它基于历史风力数据的统计特性，通过分析和建模得到风力的概率分布函数。

常见的统计方法包括时间序列分析、回归分析和频谱分析等。

时间序列分析可以通过对历史数据的趋势和周期性进行分析，预测未来风力的变化。

回归分析可以通过建立风力与其它气象变量之间的关系模型，预测未来风力的数值。

频谱分析可以通过分析历史数据的频谱特性，预测未来风力的频率分布。

物理模型是基于对风力形成机理的理解和建模，通过计算和模拟得到风力的预测结果。

常见的物理模型包括数值天气预报模型和计算流体力学模型等。

数值天气预报模型是利用数值方法对大气动力学方程进行求解，模拟大气环流和风场的演变过程，预测未来风力的空间分布和时间变化。

计算流体力学模型是利用数值方法对流体的运动进行模拟，考虑风机布局、地形和其他因素对风场的影响，预测风机所在位置的风力。

机器学习方法是近年来得到广泛应用于风力预测的方法之一。

它基于大数据和机器学习算法，通过对历史风力数据的学习和训练，建立预测模型并预测未来风力。

常见的机器学习方法包括支持向量机、人工神经网络和随机森林等。

支持向量机是一种监督学习算法，可以通过寻找最优超平面将不同类别的风力样本分开，进行分类和预测。

人工神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，通过训练学习输入和输出之间的映射关系，进行风力的预测。

随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树模型进行风力的预测，通过对多个模型的组合决策来提高预测的准确性。

综上所述，风电场中的风力预测方法包括统计方法、物理模型和机器学习方法等。

风电场动态等值建模研究摘要：针对风电场内各机组间尾流的相互影响，提出了一种新的风电场等值建模方法。

该方法是通过K-means聚类分析法对某风电场的实测数据进行合理处理，取相同时刻的同类机组风速的均值作为该类机组在此时刻的风速模型，同类机组功率的均值作为该类机组在此时刻的功率模型，将风电场内33台UP77-1.5MW风电机组聚成四类。

最后，数值分析及仿真计算表明了该方法的有效性和精确性。

关键词：风电场；动态建模；聚类分析法；电力系统0 引言随着风电场装机容量的不断增加，大规模风电场的接入会对电力系统的安全稳定运行产生一定的影响[1-4]。

为此，研究含风电场的电力系统稳定性一直是广大学者关注的焦点。

然而大型风电场内往往有数十甚至上百台风电机组，若对每一台风电机组进行详细建模，会极大地增加电力系统模型的复杂度，导致仿真时间过长，不仅难以满足电力系统运行计算的要求且没有必要。

对于大型互联电力系统，有必要研究大型风电场的动态等值方法，以减少含风电场电力系统分析规模和仿真时间[5-6]。

如果在大型互联电力系统动态仿真中，对大型风电场采用详细的模型（即对每一台风力发电机组单独建模），就会把多台小额定容量的发电机、升压变压器、无功补偿电容器以及大量的引出线都加入到电力系统模型中，这将极大地增加电力系统的分析规模和仿真时间，同时还会带来许多严重的问题，例如模型的有效性、数据的修正等[7]。

为此，风电场动态等值建模也是近些年学者研究的热点。

针对风电场内各机组间尾流的相互影响，本文提出一种K-means聚类分析法，将风电场的机组聚类，然后对聚类后的机组进行等值建模。

1 K-means聚类算法K-means算法是一种非常典型的基于距离的聚类算法，整个聚类过程采用距离作为相似性的评价标准，也就是认为两个对象之间的距离越近，它们之间的相似度就越大。

这种算法认为簇就是由距离比较接近的对象所组成的，所以把得到独立且紧凑的簇作为最终聚类目标[8-9]。

大型风电场的动态等值方法研究
白雁翔;王德林;马宁宁;朱亚飞
【期刊名称】《电工技术》
【年(卷),期】2018(000)013
【摘要】针对大型双馈机组组成的风电场,提出一种新的等值建模方法.首先根据风电机组的运行方式即风力发电机最大风能追踪运行(MPPT)模式和限功率运行模式,将风电场内的机群分成两大类.然后结合尾流效应和时滞效应,对风电场中的风力发电机组进行再分群,以消除机组之间的空间效应,同时对风电场实时备用容量给出了具体的计算方法.最后搭建了风电场的仿真模型,对不同风况及故障情况进行等值效果的验证,并通过误差精度分析,验证了该方法的有效性与可行性.
【总页数】5页(P46-49,52)
【作者】白雁翔;王德林;马宁宁;朱亚飞
【作者单位】西南交通大学电气工程学院,四川成都610031;西南交通大学电气工程学院,四川成都610031;西南交通大学电气工程学院,四川成都610031;西南交通大学电气工程学院,四川成都610031
【正文语种】中文
【中图分类】TM614
【相关文献】
1.大型风电场动态等值的改进支持向量聚类算法 [J], 滕卫军;王锡凡;石文辉
2.基于聚类分析的直驱永磁风电场动态等值研究 [J], 方力;陆宇烨
3.基于聚类分析的直驱永磁风电场动态等值研究 [J], 方力;陆宇烨;
4.用于电力系统电磁暂态分析的风电场动态等值建模研究 [J], SU Ke-
wen;ZHANG Yong-ming;HU Wei-fei
5.基于IDE-BAS算法分步辨识策略的风电场动态等值研究 [J], 李敬祥
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大规模风电场的静态及动态等值方法引言：工程实际中,风电并网对电网的影响经常是“场”，即若干台“机”集聚后对电网的综合效应。

因此,建立能够精确反映风电场运行特性的模型是进行所有其它相关问题研究的基础。

通常,大规模风电基地包含几千台风电机组,针对每台机组对风电场进行详细建模的任务相当繁琐，同时会导致潮流难于收敛，并且大大延长仿真时间，对系统分析软件计算规模提出更高要求。

同时复杂的风电场模型对运行调度部门进行日常方式安排和安全稳定措施控制研究也很不方便。

因此，对大规模风电场进行等值计算分析，对于工程实际很有意义。

风电场常用等值方法风电场常用等值方法有两种。

等值方法1如图1 所示。

图1 等值方法1图1把风电场等值成1台风电机和1台发电机，等值风电机组的容量等于所有风电机组容量的代数和，其输入为平均风速。

等值参数的计算公式如下：式中：MM为风电机组台数，下标eq表示等值后；S、P、C、H、K、D、Z G、Z T、v分别表示容量、有功功率、补偿电容、惯性时间常数、轴系刚度系数、轴系阻尼系数、发电机阻抗、机端变压器阻抗和风速。

等值方式2如图2所示。

图2 等值方法2等值方式2中，把风电场等值为1台发电机，保留所有风力机和风速模型，叠加风力机的机械转矩Tusm，并把其作为等值发电机的输入。

等值参数的计算公式如下：当风机间风速差异较大时，风速波动下采用等值方式1会出现有功功率和无功功率误差，而等值方式2仅会出现无功功率误差；故障条件下等值方式1、2都会出现有功功率和无功功率误差，其误差大小与故障持续时间、故障前风电机组的风速有关，此时等值方式2的等值精度优于等值方式1。

故障条件下，常用等值方法与分类方法相结合，这样可以显著提高风电场动态等值模型的精度。

风电场机组稳态等值：为了对含有风电场的电力系统进行传统的潮流分析,需要考虑不同类型风电场在潮流程序中的节点类型，理想的情况是将风电机组的稳态等值电路添加在潮流程序中,得到相应的滑差、有功和无功,从而求得修正方程式中的有功、无功不平衡量,进而修改雅克比矩阵,进行后续迭代计算。

《基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法研究》篇一一、引言随着能源结构的转型与可再生能源的迅猛发展，风电作为清洁、可再生能源的重要组成部分，其在电力供应中的地位日益显著。

然而，由于风速和风向的不确定性，风电功率的短期预测一直是风能领域的研究热点。

为了提高风电功率预测的准确性，本文提出了一种基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法。

该方法综合考虑了风电场的空间分布和时间变化特性，有效提高了预测精度，对于优化电网调度、降低能源损耗具有重要意义。

二、文献综述在过去的研究中，风电功率预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和混合模型法等。

其中，统计模型法因其简单易行、适用性广等特点，在风电功率预测中得到了广泛应用。

然而，传统的统计模型往往忽略了风电场空间分布和时间变化的相关性，导致预测精度受限。

近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，基于时空相关性的风电功率预测方法逐渐成为研究热点。

三、研究方法本文提出的基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法，主要包括以下步骤：1. 数据收集与预处理：收集风电场的历史功率数据、气象数据等，进行数据清洗和预处理，确保数据的质量和准确性。

2. 空间相关性分析：利用地理信息系统（GIS）等技术，分析风电场空间分布特性，提取空间相关性特征。

3. 时间相关性分析：采用时间序列分析方法，对历史功率数据进行时间相关性分析，提取时间相关性特征。

4. 建立预测模型：结合空间和时间相关性特征，建立基于机器学习的预测模型，如神经网络、支持向量机等。

5. 模型训练与优化：利用历史数据进行模型训练，通过交叉验证等方法对模型进行优化，提高预测精度。

四、实验结果与分析1. 实验数据与实验环境本实验采用某地区实际风电场的历史功率数据、气象数据等作为实验数据。

实验环境为高性能计算机集群，采用Python等编程语言进行数据处理和模型训练。

2. 实验结果通过对比传统统计模型法和本文提出的基于时空相关性的预测方法，发现本文方法在预测精度上具有明显优势。

风电系统异步电机动态等值算法研究的开题报告一、研究背景随着全球能源需求的不断增长和对环境污染的越来越严格监管，可再生能源在全球得到了广泛应用。

在各种可再生能源中，风能是其中最重要的一种。

风力发电技术已经极大地提高了能源的利用率，并减少了环境污染。

目前，风力发电已成为许多国家的重要能源发展战略之一。

在风力发电系统中，异步电机被广泛应用。

异步电机的动态特性是风力发电系统运行的关键。

因此，开展异步电机动态等值算法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、研究目的和意义针对目前风电系统中异步电机的动态特性的研究不足，本论文旨在开展风电系统异步电机动态等值算法的研究，以期更准确地描述异步电机的动态行为，提高风电系统的运行效率和稳定性。

具体研究如下：1. 分析异步电机在风力发电系统中的应用特点和工作原理；2. 研究异步电机动态模型，并建立电机模型；3. 提出异步电机动态等值算法实现方案；4. 对算法进行数值仿真，验证算法的有效性。

通过对异步电机动态等值算法的研究，将进一步提高风电系统的运行效率和稳定性，为我国的风力发电事业做出贡献。

三、研究内容和方法1.异步电机在风力发电系统中的应用特点和工作原理的分析通过对异步电机在风力发电系统中的应用特点和工作原理进行分析，了解异步电机在系统中的作用、特点和要求，为电机模型的建立提供理论基础。

2. 研究异步电机动态模型，并建立电机模型根据电机的工作原理和动态特性，建立电机的动态模型，包括电机的电路方程、机械方程、转矩方程。

3. 提出异步电机动态等值算法实现方案基于电机的动态模型，提出异步电机动态等值算法的实现方案。

通过对电机的等效模型进行推导，实现对电机动态特性的精确描述。

4.对算法进行数值仿真，验证算法的有效性使用MATLAB等工具对异步电机动态等值算法进行数值仿真，验证算法的有效性并对仿真结果进行详细的分析和讨论。

四、研究计划1. 第一阶段：文献调研和理论分析（2个月）2. 第二阶段：建立异步电机的动态模型（1个月）3. 第三阶段：提出异步电机动态等值算法实现方案（2个月）4. 第四阶段：对算法进行数值仿真，验证算法的有效性（3个月）5. 第五阶段：撰写论文并完成评审（2个月）五、预期目标预期结果：1. 在异步电机动态等值算法的研究方面取得一定的进展。

引言自20世纪90年代以来，人们己经对并网风机及风电场的建模问题进行了大量的研究，并且己取得了初步成果[1]，[2]。

但是，经过十几年的发展，风机建模仍然是一门新型学科，大多数的研究仍然集中在与电能质量有关的课题上，对于简化风电场模型、减少风电场仿真时间的方法研究相对较少。

在研究含有风电机组的电力系统稳定性时，虽然可用异步发电机的全暂态模型表示风电场中的每台发电机，但由于风电场发电机数量众多，应用该模型时会导致仿真计算的时间较长，因此，传统的全暂态模型不适用于风电场仿真计算。

忽略定子电磁暂态的发电机模型可降至三阶，但要建立完整的模型，每台风电机组仍需7个状态变量[3]。

对此，一般采取的方法是简化异步发电机模型，将模型在近似的情况下降阶处理，利用奇异摄动理论的风电场降阶模型和研究机械转矩波动的线性动态异步机模型就属于简化异步发电机模型[3]～[5]。

但是，基于奇异摄动理论的风电场恒速发电机动态等值参数聚合的研究何桂雄，晁勤，田易之，宿爱香，张海静（新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐830008）摘要：风电场发电机数量众多，在研究含有大规模风电机组的电力系统稳定性时，为减少仿真计算量和时间，可采取动态等值的方法对风电场进行简化，为此提出了基于改进加权法的恒速风力发电机参数聚合实用化方法。

在MATLAB ／SIMULINK 工具箱中对一实例系统进行建模和仿真，结果表明了该等值方法的正确性、精确性、简便性和有效性，为大规模并网型风电场的进一步研究提供了有利条件。

关键词：风电场；恒速发电机；动态等值；参数聚合；加权法中图分类号：TM614文献标志码：A文章编号：1671-5292（2009）01-0014-05Research on the dynamic equivalent parameter aggregationof fixed-speed wind turbines in wind farmHE Gui-xiong ，CHAO Qin ，TIAN Yi-zhi ，SU Ai-xiang ，ZHANG Hai-jing（Electronical Engineering College of Xinjiang University,Urumqi 830008,China ）收稿日期：2008-06-10。

风电场动态等值建模方法研究的开题报告一、研究背景及意义随着清洁能源的不断发展，风力发电已经成为最重要的清洁能源之一。

然而，风能的不稳定性使得风电场的动态响应问题备受关注。

特别是在大规模的风电场中，风速的空间分布和时间变化会导致风场中的风机运行状态也发生变化，从而对风机的寿命、发电量等产生影响。

因此，精确地预测风电场中的动态响应，对保障风电场的运行安全和提高发电效率是至关重要的。

在风电场中，风机之间存在相互影响，影响关系是动态变化的，因此需要对风电场进行动态等值建模。

传统的风机等值建模方法采用静态等值法，即利用平均风速和其他参数来描述风机的数学等效模型。

然而，这种方法忽略了风电场中的随机性和动态响应性质，难以准确地反映风电场中的实际情况。

因此，开展风电场动态等值建模方法的研究，对于风电场的运行管理、优化控制、故障诊断等方面都具有重要的意义。

二、研究内容及方法本研究的主要内容如下：1. 风电场动态响应特性研究：对风电场的动态响应特性进行分析和研究，建立其相关模型。

2. 动态等值建模方法研究：对目前常用的静态等值方法进行评估和比较，提出针对性的动态等值建模方法。

3. 实验验证：通过实验数据验证动态等值建模方法的准确性。

本研究将采用数学建模和仿真方法，通过对现有数据的分析和实验的实际测试，建立风电场动态等值建模方法，并验证其可行性和有效性。

三、预期成果及应用价值1. 提出适用于风电场动态响应特性的动态等值建模方法；2. 探究风电场动态响应特性的影响因素和特点，为优化风电场的运行管理提供有力支撑；3. 为风力发电的长期发展提供重要技术支撑，加速我国清洁能源的发展。

本科毕业设计（论文）题目：风电场的等值分析与建模仿真研究风电场的等值分析与建模仿真研究摘要目前风力发电的研究已经成为一个重要的课题。

在考虑风电场的并网特性和对电力系统的影响时，如果对风电场内每台双馈风力发电机进行详细建模，计算机的工作量大并且效率低。

将风电场内具有相似工作特性的风电机组等值成一台风力发电机，将会大大减少仿真计算量、提高效率。

本文分析了双馈式风力发电机的基本工作原理和具体的数学模型，在此基础上以PSCAD/EMTDC软件为仿真平台，搭建了双馈风力发电机的动态数学模型。

以风速为分群指标采用改进的容量加权法对风机、双馈式发电机和控制系统分别进行等值建模，然后搭建了不同风电机组的详细模型和等值模型，仿真结果表明等值模型在稳定运行、风速波动和外部短路故障下的运行特性与风电机组的详细模型基本吻合,说明了其等值方法的正确性。

关键词：双馈式感应发电机；等值；容量加权法；PSCADThe equivalent analysis of wind farm and studies ofsimulation modelingAbstractNowdays the wind power generation has gradually become an important topic of research. If the model of each doubly-fed wind power generator in the wind farm was set up in detail, the computer will workload and have low efficiency. If make wind power generators which have similar features in the wind farm into an equivalent wind power generator, that will greatly reduce the simulation calculation and improve efficiency.This paper analyzes the basic principle and specific mathematical model of doubly-fed wind power generator, Set up a dynamic mathematical model of doubly-fed wind power generator based on the PSCAD/EMTDC software for the simulation platform. The modified capacity of the weighted method is adopted for wind turbine、doubly-fed generator、the control system’s modeling equivalent. Then set up the detailed model and equivalent model of wind turbines. The simulation results suggested that the equivalent model’s operation characteristics under stable operation or wind speed fluctuation or the external short circuit fault consistent with the detailed model of wind turbines, illustrating the validity of the equivalent value method.Keywords：Double-fed Induction Generator; Equivalence; Weighted method; PSCAD目录第1章引言 (1)1.1 选题背景和研究意义 (1)1.2 双馈式风力发电机等值建模的研究现状 (2)1.3 本文的研究内容 (3)第2章变速恒频双馈风力发电系统的数学模型 (4)2.1 双馈风力发电机的原理 (4)2.2 风机数学模型 (5)2.2.1 风能利用系数 (5)2.2.2 风机捕获功率 (6)2.2.3 风机驱动系统模型 (7)2.3 双馈风力发电机的动态数学模型 (7)2.3.1 感应发电机的传递公式 (7)2.3.2 双馈发电机的动态数学模型 (8)2.3.3 双馈发电机有功无功的解耦控制 (8)2.3.4 网侧控制系统的数学模型 (9)2.3.5 转子侧控制系统的数学模型 (9)2.4 本章小结 (10)第3章双馈风力发电机的等值研究 (11)3.1 双馈式风力发电机模型内部的等值参数计算 (11)3.1.1 视在功率和转矩的等值 (11)3.1.2 变换器直流环节的等值 (11)3.1.3 阻抗的等值 (12)3.1.4 比例系数和积分时间常数的等值 (13)3.1.5 转动惯量、扭转系数和阻尼系数的等值 (13)3.2 双馈式风力发电机的风速等值 (13)3.3 集电线路的阻抗的静态等值 (14)3.4 本章小结 (16)第4章风电场等值的仿真分析 (17)4.1 详细模型的搭建 (17)4.2 等值模型的搭建 (17)4.3 四种情况的风机等值及结果分析 (18)4.3.1 十台同风速同型号的风机等值结果 (18)4.3.2 十台不同风速同型号的风机等值结果 (21)4.3.3 六台同风速不同型号的风机等值结果 (23)4.3.4六台不同风速不同型号的风机等值结果 (26)4.4 对于不同功率的双馈式风力发电机不同风速下风能利用系数的测量 (28)4.5 本章小结 (29)第5章总结和展望 (30)致谢 (31)参考文献 (32)附录 (34)附录A风机参数 (34)附录B发电机参数 (34)第1章引言1.1 选题背景和研究意义改革创新以来，工业技术不断发展，能源枯竭问题日益恶化，利用风能这种无污染的新能源进行发电被广泛地应用到电力系统上，其中以双馈式风力发电机和直驱式风力发电机为代表。