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申请/专利权人：东南大学溧阳研究院;东南大学

摘要：本发明公开了考虑大规模风电接入的电网薄弱区域动态无功需求评估方法，包括步骤1：辨识出系统电压薄弱节点和电压薄弱区域；步骤2：判断电压薄弱节点发生严重故障导致邻近节点电压波动时风电场群是否需要发挥调压作用；步骤3：若风电接入地区不是电压薄弱区域，返回步骤1；若风电接入地区是电压薄弱区域，则进入步骤4；步骤4：计算电压薄弱区域暂态电压稳定指标STVS，训练BP神经网络拟合系统运行状态与暂态电压稳定指标的映射关系；步骤5：实时评估电压薄弱区域内风电无功功率增发量。本发明通过BP神经网络进行在线动态无功需求评估，令风电场群输出指定无功功率，对薄弱节点电压进行调节，保证系统的安全性和稳定性。

主权项：1.一种考虑大规模风电接入的电网薄弱区域动态无功需求评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：在系统基态下对各节点进行三相短路故障仿真，并采用随机矩阵理论中的单环定理分析电压响应曲线，辨识出系统电压薄弱节点和电压薄弱区域；步骤1中，辨识系统电压薄弱节点和电压薄弱区域的方法为：步骤1-1：对基态运行方式下的系统节点设置短路故障，并在维持设定时间后切除故障至系统恢复稳定运行，获取仿真过程中各节点电压数据；步骤1-2：在时间窗T内生成原始矩阵，并通过对不同节点电压状态量的复制，生成相应节点的N×T阶增广矩阵；步骤1-3：对各增广矩阵进行标准化和奇异值等价处理，根据单环定理计算处理后矩阵的特征值并计算平均谱半径κMSR；步骤1-4：计算当前节点故障时的特征值统计量指标s；步骤1-5：对系统另一节点进行同一短路故障，重复步骤1-1至步骤1-4，直至求出任意节点故障时的指标s；步骤1-6：对各节点指标s进行排序，s值越大，则节点电压越薄弱，选出电压最薄弱节点，绘制节点故障时各增广矩阵的平均谱半径MSR曲线，选出与系统稳定性关联程度大的多个节点，与最薄弱节点形成薄弱区域；步骤2：根据所述系统电压薄弱节点和电压薄弱区域判断电压薄弱节点发生严重故障导致邻近节点电压波动时风电场群是否需要发挥调压作用；步骤3：若风电接入地区不是电压薄弱区域，则风电无需动作，返回步骤1，重新进行离线辨识；若风电接入地区是电压薄弱区域，则进入步骤4，进行离线样本训练；步骤4：在系统基态邻域选择多种运行方式对电压薄弱节点设置短路故障，计算电压薄弱区域暂态电压稳定指标STVS，训练BP神经网络拟合系统运行状态与暂态电压稳定指标的映射关系；步骤4中，计算电压薄弱区域暂态电压稳定指标STVS的过程具体方法为：步骤4-1：根据各节点电压响应曲线，得到节点暂态电压稳定指标ZTVS表达式为： 其中，Vmin为故障切除后电压最低值；Tcr为时间阈值；Vcr为电压阈值；Tb为电压持续低于Vcr的最长时间；kt为常数；VR为故障切除后的稳态电压；步骤4-2：根据各节点暂态电压稳定指标ZTVS表达式得电压薄弱区域暂态电压稳定指标STVS表达式：STVS＝maxZTVS,i其中，ZTVS,i为第i个节点的暂态电压稳定指标；步骤5：通过训练所得的BP神经网络，计算风电输出无功对暂态电压稳定指标的灵敏度，并根据当前系统运行状态，实时评估电压薄弱区域内风电无功功率增发量；步骤5中，所述电压薄弱区域内风电无功功率增发量的评估方法如下：步骤5-1：基于训练得到的BP神经网络模型，采用扰动法求解风电场群输出无功功率对电压薄弱区域暂态电压稳定指标STVS的灵敏度η，表达式为： 其中，QW为当前风电场群输出无功功率；ΔQW为风电场群输出无功功率扰动量；STVSQW+ΔQW为当前风电场群输出无功功率QW增加ΔQW时BP神经网络对应输出的电压薄弱区域暂态电压稳定指标STVS指标值；STVSQW－ΔQW为当前风电场群输出无功功率QW减少ΔQW时BP神经网络对应输出的电压薄弱区域暂态电压稳定指标STVS指标值；步骤5-2：计算电压薄弱区域内风电场群总无功需求ΔQ，表达式为： 其中，STVS0为故障切除后节点电压最稳定情况下的指标值，令Vmin＝Vcr，Tb＝0，求出STVS0；STVSQW为当前风电场群输出无功功率为QW时的电压薄弱区域暂态电压稳定指标。

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