基于聚类算法的风电场动态等值

风电机组在实际运行时,受尾流效应等因素影响,运行状态并不相同。为提高风电场实际运行模型的精度,提出了一种适用于双馈式风力发电机的动态等值建模方法。它将风电机组的状态变量矩阵作为分群指标,利用聚类算法将矩阵中的数据进行分群,将同群的风电机组等值成为一台风力发电机,实现了风电场的动态等值。利用PSD/BPA平台,对系统侧故障与风速变化2种情况仿真,并与传统等值方法及风电场详细模型对比。仿真结果表明,采用仿真过程中的状态变量作为分群指标是合理的,该模型与详细模型的动态特性基本一致,可以用来描述风电场的实际运行状态。