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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本发明提出了基于保护动作状态识别的DFIG风电场动态等值方法、系统及设备。通过设置不同故障程度及风速，模拟不同运行场景下风机保护动作情况，得到供给LightGBM分类器学习的数据；提出风机运行状态判据，快速判断不同故障下风机保护动作状态；构建改进LightGBM风机保护动作识别模型，提出误判惩罚因子矩阵来提高分类精度；应用时将风机状态量输入改进LightGBM分类模型即可快速、准确得到分群结果，经参数计算得到风电场等值模型；最后，基于Simulink验证了本发明所提方法的准确性和普适性。本发明考虑了故障下风电场部分脱网的运行情况，基于数据驱动进行识别与分类，速度快、准确度高，具有最高普适性。

主权项：1.一种基于保护动作状态识别的DFIG风电场动态等值方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：数据获取步骤：构建含多台DFIG的风电场系统，风电场系统中的每台风机均配备低电压穿越LVRT控制、Crowbar保护以及低压脱网切机保护；设置不同的故障程度以及不同的风速，模拟不同运行场景下风机内部的保护动作情况，采集每台风机的功率、电压、风速构造样本数据集，将样本数据集归一化与处理后划分训练集和测试集；运行状态判断步骤：设定风机运行状态判据并基于风机运行状态判据对风机机组打上风机运行状态标签；模型训练步骤：将数据获取步骤中构造的训练集中的数据作为模型输入，将运行状态判断步骤中风机运行状态标签作为输出，构建基于改进轻梯度提升机的风机保护动作识别分类模型，并基于误判惩罚因子矩阵进行模型改进获取改进后的风机保护状态分类模型，训练改进后的风机保护状态分类模型，并用数据获取步骤中获取的测试集中的数据评估分类效果；风电场等值步骤：获取实际风电场每台风机的功率、电压、风速并输入改进后的风机保护状态分类模型，将动作状态相同的风机分为一群；提出两阶段分群法，将Crowbar不动作机组根据风速区间进一步划分为两机；基于容量加权法计算等值机组的功率、容量，基于等电压损耗法计算线路阻抗，基于功率与风速的关系曲线计算等效风速，得到不多于4机的风电场等值模型；仿真验证步骤：在MATLABSimulink搭建24机DFIG风电场详细模型进行仿真验证。

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百度查询： 武汉大学 基于保护动作状态识别的DFIG风电场动态等值方法、系统及设备