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基于模型数据混合驱动的大规模双馈风电场并网数字孪生建模
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作者 薛邵锴 秦文萍 +3 位作者 张东霞 朱志龙 张永勤 李森良 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1025-1033,共9页
当前双馈风机详细模型具有多时间尺度动态和复杂控制环节,导致建模困难、大规模双馈风电场并网详细仿真建模所需算力庞大的问题。实际风机并网外特性无法实时反馈到仿真系统中,同时风电场功率输出受到多方面如风速、风向、老化等影响,... 当前双馈风机详细模型具有多时间尺度动态和复杂控制环节,导致建模困难、大规模双馈风电场并网详细仿真建模所需算力庞大的问题。实际风机并网外特性无法实时反馈到仿真系统中,同时风电场功率输出受到多方面如风速、风向、老化等影响,使仿真系统无法精确拟合真实电力系统。针对这一问题,该文构建大规模数字孪生双馈风电场并网的电力系统模数混合驱动模型,实现了风机与电网互动反馈的实时更新,降低了算力需求,同时与风机物理实体实时匹配的虚拟模型具备较高的输出精度,满足精细化仿真需求。文中每台双馈风机采用长短期记忆网络构建数据驱动模型,风电场架构及所并电网选取常用的物理仿真模型,以数字孪生技术实现风机物理模型维护、虚拟数据模型更新的双向反馈。算例通过真实量测数据测试,结果表明在不同工况下该双馈风电场并网数字孪生模型较传统模型具备更优秀的拟合能力与精准度,同时实现了虚拟模型的实时更新能力。该模型有助于在大规模风电场并网中探寻具体某台风机故障、控制方式变化、风速波动等情况,研究风机之间相互影响、电网出现扰动时对风电场的影响。 展开更多
关键词 数字孪生 长短期记忆网络 大规模风电场并网 DFIG 实时更新 功率预测
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