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大规模风电场的模型降阶：一种数据驱动方法
Model Order Reduction of Large-Scale Wind Farms: A Data-Driven Approach
Zilong Gong · Junyu Mao · Adrià Junyent-Ferré · Giordano Scarciotti · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月
本文提出了一种针对大规模风电场的模型降阶（MOR）数据驱动算法，并研究了降阶模型（ROM）接入电网后的动态影响。相比传统MOR方法，该算法计算复杂度低，且无需高阶模型的先验知识。利用时域测量数据，所获ROM在选定插值点（频率）处满足矩匹配条件。与现有方法相比，本方法实现了所谓的双边矩匹配，通过加倍插值点数量使精度显著提升。算法在包含200台风电机组的风电场与IEEE 14节点系统的互联模型上验证，通过Bode图、特征值及故障工况下公共连接点电压的对比，验证了降阶模型的有效性。
解读: 该数据驱动的风电场模型降阶技术对阳光电源的大型储能和光伏产品具有重要参考价值。特别是对PowerTitan储能系统和大型地面电站的并网控制，可借鉴其双边矩匹配算法优化系统建模精度。这种低计算复杂度的建模方法有助于提升iSolarCloud平台对大规模新能源场站的实时监控和故障诊断能力。同时，该技术对...
保持结构的非线性微分代数方程电力网络模型降阶
Structure-Preserving Model Order Reduction for Nonlinear DAE Models of Power Networks
Muhammad Nadeem · Ahmad F. Taha · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
本文研究电力网络非线性微分代数方程（NDAE）模型中动态与代数状态的联合降阶。现有电力系统模型降阶方法多忽略代数约束，采用常微分方程（ODE）建模，仅降阶动态状态而保留全部代数变量，导致系统规模与复杂度未被充分降低。本文提出一种直接面向NDAE结构的降阶方法，无需系统线性化或转化为等效ODE模型，确保降阶后模型仍保持原系统的微分代数结构，并能同时高效压缩动态与代数变量，显著降低系统阶数的同时维持高精度。2000节点系统的仿真验证了该方法的有效性。
解读: 该NDAE降阶方法对阳光电源大型储能系统（PowerTitan）和多机并联逆变器系统具有重要应用价值。在ST系列储能变流器集群控制中，可将数百台设备的微分代数方程模型同时降阶动态状态（电流、电压）和代数约束（功率平衡），显著提升实时仿真与优化控制效率。对于构网型GFM控制策略开发，该方法能保持系统拓...