發(fā)布時間：2020-08-08 13:45

【摘要】：風(fēng)力發(fā)電技術(shù)因具備不排放廢物、環(huán)保等優(yōu)勢,在眾多新能源中脫穎而出,由此成為發(fā)展速度較快,且相對成熟的一種技術(shù)。但具體運(yùn)行經(jīng)驗表明,大量的風(fēng)電機(jī)組接入電力系統(tǒng),導(dǎo)致系統(tǒng)電源結(jié)構(gòu)因此而改變,進(jìn)而使得低頻振蕩模式出現(xiàn)變化,并造成了系統(tǒng)穩(wěn)定性的破壞。因此,研究大容量風(fēng)電機(jī)組并網(wǎng)對電力系統(tǒng)低頻振蕩特性的影響,已成為時下熱門課題之一。本文以應(yīng)用最為廣泛的DFIG(Doubly Fed Induction Generator,雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī))風(fēng)電機(jī)組作為研究對象,分析在不同工作情況下DFIG風(fēng)電機(jī)組并網(wǎng)對系統(tǒng)低頻振蕩的影響。本文首先研究了Prony算法的基本原理和特性,該算法能夠準(zhǔn)確辨識出不含噪信號的模式參數(shù),但對于含噪信號,則存在很大誤差;接著分析了EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition,總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解)的基本原理以及去噪原理,該算法雖然能將含噪信號分解成一系列IMF(Intrinsic Mode Function,本征模態(tài)函數(shù)),但傳統(tǒng)的EEMD去噪法存在去噪不徹底以及有用信號被誤濾除的缺陷;繼而在此基礎(chǔ)上提出了EEMD和Robust ICA(Robust Independent Component Analysis,魯棒性獨(dú)立分量分析)算法相融合,并與Prony算法相結(jié)合的分析方法,通過該方法進(jìn)行低頻振蕩信號的模式參數(shù)辨識,不僅克服了Prony算法對噪聲敏感的缺點(diǎn),同時也解決了傳統(tǒng)EEMD去噪法去噪效果不好的問題;最后在建立風(fēng)力機(jī)仿真模型、軸系仿真模型、發(fā)電機(jī)仿真模型的基礎(chǔ)上,通過Matlab/Simulink仿真軟件構(gòu)建風(fēng)電并網(wǎng)的8機(jī)24節(jié)點(diǎn)電力系統(tǒng)模型,并用EEMD-Robust ICA去噪法與Prony算法相結(jié)合的方法研究DFIG風(fēng)電機(jī)組在傳輸距離和風(fēng)機(jī)出力不同的工作情況下實現(xiàn)并網(wǎng)對系統(tǒng)低頻振蕩的影響。研究結(jié)果表明,本文提出的EEMD-RobustICA去噪法與Prony算法結(jié)合的方法能夠更好地去除噪聲且更加準(zhǔn)確地辨識出低頻振蕩信號中的振蕩模式參數(shù)。同時,風(fēng)電機(jī)組并網(wǎng)對電力系統(tǒng)低頻振蕩特性的影響隨著傳輸距離與出力大小的變化而不同。通過分析可知風(fēng)電機(jī)組并網(wǎng)傳輸距離的增加會惡化系統(tǒng)的穩(wěn)定性;在一定范圍內(nèi)風(fēng)機(jī)出力增加可以改善系統(tǒng)的穩(wěn)定性,但超過某一出力后,阻尼比呈減小趨勢,系統(tǒng)的穩(wěn)定性降低。
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM712;TM614

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2785642