基于改进固有时间尺度分解算法的实时次同步振荡监测方法

为解决大规模风力发电并网系统中频繁发生次同步振荡的问题,需要快速准确地识别和检测次同步振荡的方法。次同步振荡发生时具有时变性和不确定性等特征,这给振荡的实时监测带来了挑战,针对该问题,首先提出了基于引入代数估计法改进的固有时间尺度分解算法(intrinsic time-scale decomposition,ITD）的解决方案。该方法不需要任何先验信息,且其性能不受振荡频率构成的影响。其次,利用合成信号、电磁暂态仿真和振荡实测数据进行了综合对比研究,结果表明该方法在信号检查的动态性能和参数估计精度等方面都取得了良好的效果。最后,通过硬件在环测试,验证了该方法的可行性。     

双馈风机附加次同步阻尼控制器抑制方法分析与优化设计

次同步阻尼控制器(SSDC)抑制次同步振荡(SSO)因具有良好的抑制效果和低廉的成本而得到广泛的认可,但是现有SSDC种类众多,缺乏系统性比较。为此梳理了常见的SSDC结构及其参数设计方法,在对动态性能、鲁棒性等指标的对比中发现转子电流反馈型SSDC具有最佳的抑制效果。进一步深入研究了该SSDC参数对SSO抑制性能的影响,从而优化了参数设计,并提出基于固有时间尺度分解算法的自适应振荡频率选取方法,实现SSDC的SSO精准抑制。对附加改进后SSDC系统进行根轨迹分析和硬件在环实验,结果表明,通过增加自适应振荡频率选取环节和优化设计参数,改进的SSDC具有更优的SSO抑制效果,且不会影响双馈风机的正常运行。