电工电能新技术

作者：陈厚合1， 杨政1， 裴玮2,3， 叶华2,3， 刘丰瑞1

单位：1. 东北电力大学电气工程学院， 吉林省 吉林市 132012；
\r\n2. 中国科学院电工研究所， 北京 100190；
\r\n3.中国科学院大学， 北京 100049

关键词：数字孪生, 双馈风力发电机, 超实时镜像计算, 注意力机制, 态势辨识, 辨识时延常数

基金：国家自然科学基金项目（52177123、52077028）

随着新能源渗透率迅速增长，风电并网系统规模逐渐增大。本文借助数字孪生(DT)技术与深度学习技术实现了风电并网系统的态势精准辨识。本文基于电磁暂态程序(EMTP)所提方法构建以双馈风力发电机(DFIG)构成的风电并网系统虚拟镜像模型，基于C++多线程并行计算策略进行风电并网系统的超实时镜像计算(MC)；并提出一种面向风电场态势辨识的注意力机制(AM)算法框架。至此，构建了基于机理驱动与数据驱动融合的风电并网系统数字孪生(DT-WPGIS)。为评价数字孪生智能体的辨识性能，本文相应地提出了辨识时延常数(RDC)指标。最后，通过4个算例验证了上述方法在风电并网系统中应用的有效性与可行性。实验结果表明：该方法将传统的离线仿真加速到了超实时高精度仿真，将传统的事后故障分析提速到了微秒级的态势精准辨识，为风电并网系统向数字化与智能化的升级提供了思路。

来源：2022年第11期

《电工电能新技术》期刊编辑部

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