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基于知识与数据驱动融合Koopman方法的双馈感应发电机风电场频率支撑能力在线评估
Online assessment of frequency support capability of the DFIG-based wind farm using a knowledge and data-driven fusion Koopman method
Yimin Ruan · Wei Yao · Qihang Zong · Hongyu Zhou 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 随着可再生能源在电力系统中渗透率的不断提高,系统的频率稳定性有所下降。因此,风电场(WFs)等可再生能源电站必须具备足够的频率支撑能力。为了最大化风电场的频率支撑能力,准确确定其频率支撑能力边界(FSCB)至关重要。由于风资源分布不均以及风电机组运行状态复杂,精确评估风电场FSCB具有挑战性。针对这一问题,本文提出一种基于知识与数据驱动融合的Koopman方法,用于评估基于双馈感应发电机(DFIG)的风电场的FSCB。本文分析了FSCB的特性,并构建了一个多维指标体系,从理论和实际两个层面...
解读: 该Koopman融合方法对阳光电源风储协同系统具有重要价值。可应用于ST系列储能变流器与风电场的协调调频控制,通过在线评估风电场频率支撑能力边界,动态优化PowerTitan储能系统的调频响应策略。该方法评估误差小于2%且速度提升10倍,可集成至iSolarCloud平台实现预测性调频资源管理。结合...