风电场集电网络等值建模：结构分析与参数辨识

"风电场集电网络等值模型结构分析及参数辨识" 本文主要探讨了风电场集电网络等值模型的构建与优化，旨在解决风电场动态建模中的复杂性和准确性问题。风电场集电网络等值建模是理解和模拟大规模风电并网行为的关键，对于电力系统的稳定运行至关重要。在风电场的集电网络中，多个风电机组通过复杂的电气连接共同向电网输送电能，这种网络的等值建模需要考虑多个因素，包括风电机组的输出特性、网络拓扑结构以及系统动态响应。 文章首先引入了REI（ Resistive-Equivalent Impedance）等值方法，这是一种常用的风电场集电网络等值技术。REI方法能够将复杂的网络结构简化为单一的等效阻抗，但其缺点在于模型结构较为复杂，参数众多，且参数辨识过程难度大。为了解决这些问题，作者提出了一种基于理论分析的集电网络简化等值模型构建方法。这种方法通过合理简化网络结构，减少模型参数，使得模型的辨识和应用更为简便。 为了验证提出的等值模型的可行性，作者进行了时域仿真实验。仿真结果证明了简化模型能够在保持较高精度的同时，有效地降低模型复杂性。此外，文章以一个实际的风电场为例，运用粒子群优化算法对简化后的集电网络等值模型进行参数辨识。粒子群优化是一种高效的全局优化算法，能帮助寻找模型参数的最佳组合，提高模型的拟合度。 通过比较参数辨识值和解析值，研究发现提出的风电场集电网络等值模型具有良好的精度和适应性。这意味着该模型不仅能够准确反映风电场在不同工况下的动态行为，而且能够适应不同的风电场规模和结构，为大规模风电并网的稳定性分析和控制策略设计提供了有力的工具。 该研究为风电场集电网络的建模提供了一种新的思路，通过模型简化和参数优化，提高了等值模型的实用性和准确性。这对于促进风能高效利用、保障电力系统安全稳定运行具有重要的理论和实践意义。