風(fēng)電并網(wǎng)的電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)方法研究.pdf

1、大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)接入電網(wǎng)，將不可避免的對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)性以及電能質(zhì)量產(chǎn)生重大影響。同時(shí)，隨著電力系統(tǒng)對(duì)電能質(zhì)量的要求越來(lái)越高，風(fēng)電接入電網(wǎng)對(duì)電能質(zhì)量的影響將成為研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。對(duì)于風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)生故障引起的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的檢測(cè)，包括擾動(dòng)的幅值、頻率、持續(xù)時(shí)間等的檢測(cè)，能夠?yàn)轱L(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)故障診斷提供重要的依據(jù)。本文基于實(shí)時(shí)數(shù)字仿真裝置(Real Time Digital Simulator，RTDS)搭建風(fēng)電并網(wǎng)模型，深入研究了由風(fēng)

2、電并網(wǎng)系統(tǒng)故障引起的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn)，選擇了Tsallis小波包奇異熵、基于聚類(lèi)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical ModeDecomposition，EEMD)的希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huang Transform，HHT)和基于Morlet復(fù)小波譜峭度(spectral kurtosis，SK)算法實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量檢測(cè)。
　　為了研究風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)電能質(zhì)量的影響，本文采用雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)(Doubl

3、y FedInduction Generator，DFIG)，利用RSCAD軟件搭建了DFIG并網(wǎng)模型，并結(jié)合RTDS硬件進(jìn)行仿真，即可采集相應(yīng)的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)，用于檢測(cè)和分析。
　　為了解決傳統(tǒng)電能質(zhì)量檢測(cè)方法用于風(fēng)電并網(wǎng)故障信號(hào)，易受到噪聲干擾，定位效果不精確，檢測(cè)誤差大，復(fù)合擾動(dòng)分解困難等問(wèn)題，本文運(yùn)用小波包Tsallis奇異熵對(duì)擾動(dòng)進(jìn)行精確定位;采用基于EEMD的HHT算法，將擾動(dòng)信號(hào)用EEMD方法分解成不同固有模態(tài)函數(shù)

4、(Intrinsic Mode Function，IMF)并將表征模態(tài)相同的IMF分量疊加形成最終的特征分量，然后將不同的IMF做Hilbert變換得到瞬時(shí)幅值和瞬時(shí)頻率，實(shí)現(xiàn)擾動(dòng)參數(shù)的檢測(cè)。由于擾動(dòng)信號(hào)普遍存在暫態(tài)振蕩，本文將EEMD方法與基于Morlet小波核函數(shù)的譜峭度方法相結(jié)合對(duì)仿真信號(hào)分析，實(shí)現(xiàn)擾動(dòng)頻率的精確檢測(cè)。
　　本文搭建的一個(gè)雙饋風(fēng)機(jī)并網(wǎng)模型，可以產(chǎn)生電壓暫升、暫降、中斷、諧波、暫態(tài)振蕩組成的多種復(fù)合電能質(zhì)量擾動(dòng)