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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明属于风电场技术领域，具体提供一种基于事件数据驱动的风电场阻抗获取方法及装置，所述方法包括如下步骤：获取风电场事件下电压电流数据记为事件数据；对获取的事件数据进行dq坐标变换；使用动态模态分解算法对dq坐标下的事件数据进行时域重构验证动态模态分解算法数据驱动的正确性；验证通过后，将重构得到的时域信号进行频域转换；基于转换后的频域数据计算风电场阻抗。能够在风电场黑灰箱背景下，不依靠风电场具体拓扑和控制结构等信息，获得风电场阻抗，同时减少为风电场阻抗而设置的谐波注入装置，减少谐波对风电场运行的影响。
主权项：1.一种基于事件数据驱动的风电场阻抗获取方法，其特征在于，包括如下步骤：获取风电场事件下电压电流数据记为事件数据；对获取的事件数据进行dq坐标变换；使用动态模态分解算法对dq坐标下的事件数据进行时域重构验证动态模态分解算法数据驱动的正确性；验证通过后，将重构得到的时域信号进行频域转换；基于转换后的频域数据计算风电场阻抗;获取风电场事件下电压电流数据记为事件数据的步骤包括：在风电机组PCC点处或风电场支路对首段事件下电压电流信号进行实测，得到事件数据;使用动态模态分解算法对dq坐标下的事件数据进行时域重构验证动态模态分解算法数据驱动的正确性的步骤包括：使用动态模态分解算法对dq坐标下的事件数据进行处理得到模态参数；基于模态参数对时域数据进行重构；将重构数据与实测数据进行比较验证模态参数的正确性;使用动态模态分解算法对dq坐标下的事件数据进行处理得到模态参数的步骤包括：将收集到的数据按照时间进行组织，将数据分为两个连续的快照矩阵X和X′，采样点的个数为N，X矩阵包含前N-1个点的状态数据，X′矩阵包含包括后N-1个点的状态数据，两个矩阵的维度相同；对矩阵X进行奇异值分解；使用矩阵X′和奇异值分解的结果计算DMD算子矩阵，并计算算子矩阵的特征值和特征向量；特征值表示了系统动态特性的频率或增长率，特征向量描述了系统在不同频率或增长率下的空间分布，即系统的模态形状；利用得到的特征值和特征向量计算出DMD模态参数。
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权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于事件数据驱动的风电场阻抗获取方法及装置
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