【摘 要】
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风电场并网调压依赖于场内风电机组无功支撑能力，而机组分散运行及其工况差异使得场级集总调压动态表征面临很大挑战，不利于场级调压特性监测及调压控制器改进设计。针对此问题，本文基于数据驱动时延神经网络算法提出了一种风电场全工况下集总调压特性动态等值建模方法。首先，基于风电场集总调压原理及策略分析明确了调压响应的输入、输出；然后，基于多工况下调压实验数据，采用传递函数、子空间辨识的线性建模及间隙测度方法评
【基金项目】
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国家电网公司东北分部科技项目（52992620003P）；
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风电场并网调压依赖于场内风电机组无功支撑能力，而机组分散运行及其工况差异使得场级集总调压动态表征面临很大挑战，不利于场级调压特性监测及调压控制器改进设计。针对此问题，本文基于数据驱动时延神经网络算法提出了一种风电场全工况下集总调压特性动态等值建模方法。首先，基于风电场集总调压原理及策略分析明确了调压响应的输入、输出；然后，基于多工况下调压实验数据，采用传递函数、子空间辨识的线性建模及间隙测度方法评估各工况下调压动态差异度；根据场级调压动态超短时响应特点，提出基于时延神经网络的全工况集总动态等值建模方法。最后，基于东北某风电场调压运行数据开展仿真验证，表明所提方法可高精度逼近具有超短时采样周期的场级集总调压特性，有效提升风电场并网友好性。
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