本文選題：風(fēng)電場(chǎng) + 機(jī)群劃分��； 參考：《華北電力大學(xué)(北京)》2017年碩士論文

【摘要】：建立準(zhǔn)確適用的風(fēng)電場(chǎng)動(dòng)態(tài)等值模型是風(fēng)電并網(wǎng)穩(wěn)定分析的基礎(chǔ),而常用的單機(jī)等值模型忽略了機(jī)組間運(yùn)行狀態(tài)的差異,存在較大誤差。本文利用風(fēng)電機(jī)組實(shí)測(cè)時(shí)間序列,根據(jù)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的不同,提出了一種基于實(shí)測(cè)時(shí)間序列的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)群劃分方法。具體內(nèi)容如下:(1)建立了風(fēng)電機(jī)組的數(shù)學(xué)模型,包括風(fēng)速的四分量模型、風(fēng)力機(jī)各部分模型(包括風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)矩模型、傳動(dòng)系統(tǒng)模型、槳距控制系統(tǒng)模型)以及常見(jiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的穩(wěn)態(tài)和動(dòng)態(tài)模型。(2)以風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)時(shí)間序列和常用聚類算法為基礎(chǔ),分析研究了基于時(shí)間序列聚類算法的機(jī)群劃分原理。首先,根據(jù)時(shí)間序列的定義、分類,結(jié)合風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行實(shí)際,選取、構(gòu)造了風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)時(shí)間序列。其次,從聚類算法分類和聚類相似性度量?jī)蓚�(gè)角度,闡明了聚類分析中常見(jiàn)的聚類算法原理。然后,選擇風(fēng)電機(jī)組實(shí)測(cè)有功時(shí)間序列作為劃分指標(biāo),基于K-means聚類算法對(duì)某實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行機(jī)群劃分,并以機(jī)組輪廓系數(shù)為評(píng)估指標(biāo)對(duì)機(jī)群劃分結(jié)果的合理性進(jìn)行了分析。最后,按照機(jī)群劃分結(jié)果建立了風(fēng)電場(chǎng)動(dòng)態(tài)等值模型,以含某實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)的CIGRE B4-39系統(tǒng)為例進(jìn)行了動(dòng)態(tài)仿真分析。(3)針對(duì)傳統(tǒng)K-means聚類算法的缺陷和機(jī)群劃分結(jié)果的不合理性,提出了基于模擬退火優(yōu)化K-means聚類算法(SA-KM法)的機(jī)群劃分方法。首先,利用K-means法快速尋得相對(duì)較優(yōu)劃分,然后以總機(jī)群離散度最小為目標(biāo),結(jié)合模擬退火算法進(jìn)行更精確的啟發(fā)式隨機(jī)搜索,尋得全局最優(yōu)機(jī)群劃分。其次,對(duì)比分析兩種算法劃分結(jié)果的機(jī)組輪廓系數(shù),以個(gè)別機(jī)組為例,驗(yàn)證了本文所提算法機(jī)群劃分結(jié)果的合理性。最后,建立了多種風(fēng)電場(chǎng)動(dòng)態(tài)等值模型,對(duì)比分析了各等值模型在風(fēng)速擾動(dòng)和暫態(tài)故障下的動(dòng)態(tài)響應(yīng)曲線。結(jié)果表明,本文所提機(jī)群劃分方法等值模型能夠更為準(zhǔn)確地反映風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)特性。
[Abstract]:In this paper , the principle of cluster division based on time series clustering algorithm is established based on the definition and classification of wind farm .
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM614

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2034408