基于稳态信息和条件分布自适应的风电场阻抗智能辨识和稳定性评估.docx

基于稳态信息和条件分布自适应的风电场阻抗智能辨识和稳定性评估

目录

1.内容综述................................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2研究意义.............................................4

1.3文献综述.............................................5

1.3.1风电场阻抗辨识方法...............................6

1.3.2风电场稳定性评估方法.............................8

1.3.3自适应算法研究...................................9

2.基于稳态信息的风电场阻抗智能辨识.......................10

2.1风电场稳态信息提取..................................12

2.1.1风速数据预处理..................................13

2.1.2风电场运行参数分析..............................14

2.2阻抗辨识模型建立....................................15

2.2.1模糊神经网络结构设计............................17

2.2.2模糊神经网络参数优化............................18

2.3阻抗辨识算法实现....................................19

3.条件分布自适应算法.....................................21

3.1条件分布理论基础....................................22

3.2自适应算法设计......................................24

3.2.1自适应参数调整策略..............................25

3.2.2自适应算法实现..................................26

4.风电场稳定性评估.......................................28

4.1稳定性评估指标体系构建..............................29

4.2基于阻抗辨识的稳定性评估模型........................30

4.2.1模型结构设计....................................31

4.2.2模型参数确定....................................33

4.3稳定性评估结果分析..................................34

5.实验与验证.............................................36

5.1实验数据准备........................................37

5.2阻抗辨识性能评估....................................38

5.2.1阻抗辨识精度分析................................40

5.2.2阻抗辨识鲁棒性分析..............................41

5.3稳定性评估结果验证..................................42

5.3.1稳定性评估指标验证..............................44

5.3.2稳定性评估结果对比分析..........................45

1.内容综述

通过对风电场稳态运行数据进行分析，提取风电场运行过程中的关键参数，如风速、发电功率等，构建风电场稳态阻抗特性模型，为阻抗辨识提供基础数据支持。

采用条件分布理论，结合自适应机制，对风电场阻抗进行智能辨识，提高辨识结果的准确性和适应性，以应对风电场运行过程中阻抗特性的动态变化。

基于辨识得到的阻抗特性，构建风电场稳定性评估模