【摘要】：風力發(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)。但具體運行經(jīng)驗表明,大量的風電機組接入電力系統(tǒng),導致系統(tǒng)電源結(jié)構(gòu)因此而改變,進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,研究大容量風電機組并網(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。本文以應用最為廣泛的DFIG(Doubly Fed Induction Generator,雙饋風力發(fā)電機)風電機組作為研究對象,分析在不同工作情況下DFIG風電機組并網(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)驗模態(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,同時也解決了傳統(tǒng)EEMD去噪法去噪效果不好的問題;最后在建立風力機仿真模型、軸系仿真模型、發(fā)電機仿真模型的基礎(chǔ)上,通過Matlab/Simulink仿真軟件構(gòu)建風電并網(wǎng)的8機24節(jié)點電力系統(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風電機組在傳輸距離和風機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確地辨識出低頻振蕩信號中的振蕩模式參數(shù)。同時,風電機組并網(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。通過分析可知風電機組并網(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)風機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。
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TM712;TM614

【參考文獻】

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本文編號：2785642