鲸鱼算法WOA对风电场风电机组一次二次调频参数进行全局最优辨识,二次调频参数辩识matlab/simulink,也可进一步修改成一次调频参数辩识

server/2025/3/14 22:24:04/

 

模型为二次调频模型,也可修改为一次调频模型参数辩识

       随着风电在电力系统中占比提高,其调频特性对电力系统频率稳定性的影响增大,例如,随着风电渗透水平不断提升,系统惯量不断增加,电力系统频率不断下降,在风电渗透率增加情况下(高比例风电系统),发生同样大小的扰动,其频率变化将远大于无风电并网的系统。具体体现在频率变化率,频率最低点。

       为使高比例风电系统的频率水平,与风电不引入情况下的系统频率水平相同,需要辨识风电场站的调频参数,保证频率安全。(该辨识模型为系统层改进,非场站层改进),原因如下。

     虽然风电场场站层可以知道风电场的调频参数,但在负荷水平不同情况下,其无法确保引入调频系数后的系统频率与无风电引入情况时相同,同时其不知道应引入多大的调频系数,因此有必要结合所需频率水平(或者说需求频率响应数据)进行参数辨识,寻找满足要求的风电调频参数

为了实现风电场调频模型的参数辨识,设计了以需求频率响应数据为依据的辨识方法,基于不同负荷水平响应数据并采用鲸鱼算法WOA对风电场调频参数进行全局最优辨识。结果表明,模型仿真值与需求频率响应数据(实测值),具有较高重合度。采用所提方法辨识得到的风电场模型参数能够较好地反映,风电场调频功率响应实际特性,同时满足系统频率响应需求

 


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