本技术涉及振荡数据处理，尤其涉及构网型pmsg风电系统并弱电网次同步振荡分析及抑制方法。
背景技术：
1、构网型pmsg风电系统是一种高效稳定的风力发电系统，构网型pmsg风电系统通过模拟同步发电机组转子运动方程，直接控制其输出电压幅值和相位，从而支撑电网频率及电压稳定，并对构网型pmsg风电系统提供惯量及阻尼支撑。构网型pmsg风电系统具备孤岛运行能力，可以在并网和单独运行两种方式中灵活切换，适用于强度弱、惯量低的高比例新能源电力系统。
2、风力发电作为当前清洁能源的一种重要组成部分，其在电力系统中的渗透率逐渐上升。随着新能源电力系统的发展，电力电子系统的占比逐渐增加，使得电网从强电网逐渐变化为弱电网，导致系统惯量水平下降。构网型控制中的虚拟同步机控制能够模拟传统电机的动态特性，提供良好的阻尼和惯量支撑。然而虚拟同步机控制通过串联补偿电容接入电网也有可能产生次同步振荡的风险，为了解决构网型pmsg风电机组的次同步振荡问题，本发明提供一种针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法。
技术实现思路
1、本技术实施例提出了一种针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，用于解决构网型pmsg风电机组的次同步振荡问题。
2、本发明提供的一种针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，包括：
3、步骤s101，获取构网型pmsg风电系统的基本参数、弱电网基础数据，弱电网基础数据包括弱电网的参数数据、弱电网的运行数据以及弱电网的故障数据；
4、步骤s102，使用构网型pmsg风电系统的基本参数以及弱电网的参数数据，建立类phillips-heffron模型，根据构网型pmsg风电系统的基本参数以及弱电网的参数数据和构网型pmsg风电系统的动态过程推导出有功-频率环节的二阶振荡方程，利用有功-频率环节的二阶振荡方程分析phillips-heffron模型的性质，利用有功-频率环节的二阶振荡方程分析phillips-heffron模型的性质包括判断构网型pmsg风电系统是否主导次同步振荡模式；
5、步骤s103，从安装于构网型pmsg风电系统的各传感器中采集风电系统实时数据，风电系统实时数据包括风电系统的有功功率、风电系统的无功功率、风电系统的电压、风电系统的电流，识别风电系统实时数据中的异常数据，得到识别后的风电系统实时数据；
6、步骤s104，利用弱电网的故障数据分析构网型pmsg风电系统对故障的响应特性，得到故障数据分析结果，根据故障数据分析结果利用量子粒子群算法对构网型pmsg风电系统和弱电网的控制参数进行优化，得到最大化系统总阻尼系数；
7、步骤s105，将最大化系统总阻尼系数代入至构网型pmsg风电系统中的附加阻尼控制器，附加阻尼控制器执行最大化系统总阻尼系数，用于抑制次同步振荡，监测附加阻尼控制器执行最大化系统总阻尼系数后构网型pmsg风电系统运行数据，得到待识别监测数据，将待识别监测数据与预设的标准值范围进行对比，得到对比误差数据，若对比误差数据超出预设误差范围最大值，则对最大化系统总阻尼系数进行优化，直至附加阻尼控制器执行优化后的最大化系统总阻尼系数后符合预设的标准值范围。
8、进一步地，本发明所述的针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，所述步骤s101，包括：
9、构网型pmsg风电系统基本参数包括额定功率、额定电压、额定频率、转子惯量、定子电阻、电感、换流器类型、开关频率参数以及控制参数；
10、弱电网的参数数据包括电网阻抗、短路容量以及线路参数；
11、弱电网的运行数据包括电压、电流、频率以及负荷变化；
12、弱电网的故障数据包括历史故障记录、故障类型以及故障持续时间。
13、进一步地，本发明所述的针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，所述步骤s102，包括：
14、使用构网型pmsg风电系统的基本参数以及弱电网的参数数据，结合构网型pmsg风电系统的动态过程，推导出有功-频率环节的二阶振荡方程，构网型pmsg风电系统的动态过程包括输出功率以及转速变化；
15、在phillips-heffron模型中，通常通过判别式δ=d2-4j*k来判断系统的稳定性，其中d、j、k分别为方程的阻尼系数、惯性系数和刚度系数，对于构网型pmsg风电系统的有功-频率环节，计算其判别式，当总阻尼系数小于0时，构网型pmsg风电系统处于不稳定状态，发生次同步振荡；
16、在phillips-heffron模型框架下，分析构网型pmsg风电系统与发电机、输电线路之间的阻尼路径，比较路径上的阻尼系数，当总阻尼系数小于0时系统发生振荡，则可以认为风电系统主导了次同步振荡模式。
17、进一步地，本发明所述的针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，所述步骤s103，包括：
18、从安装于构网型pmsg风电系统的各类传感器中风电系统实时数据，风电系统实时数据包括构网型pmsg风电系统的有功功率、无功功率、电压以及电流；
19、将采集到的构网型pmsg风电系统的风电系统实时数据存储在数据库中，对风电系统实时数据进行预处理，得到预处理后的风电系统实时数据；
20、将风电系统实时数据与设定的正常范围进行对比，识别出超出正常范围的数据点作为异常数据，对识别出的异常数据进行标记，标记包括时间戳、异常类型以及异常值。
21、进一步地，本发明所述的针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，所述步骤s104，包括：
22、从故障数据中提取故障前系统频率特征、故障后系统频率特征、故障时电压特征、故障时功率的波动幅度特征以及故障恢复时间特征
23、接收并设定优化目标、控制参数的取值范围以及约束条件，优化目标即最大化系统总阻尼系数；
24、初始化量子粒子群算法参数，随机初始化一定数量的粒子，即解集，每个粒子代表一组控制参数的取值，并设置量子粒子群算法的参数，量子粒子群算法的参数包括迭代次数、压缩系数、扩张系数以及量子势阱参数；
25、适应度计算，对于每个粒子，将每个粒子代表的控制参数代入目标函数，计算对应的构网型pmsg风电系统总阻尼系数，对应的构网型pmsg风电系统总阻尼系数作为该粒子的适应度值；
26、比较每个粒子的适应度值，更新粒子的个体最优位置和全局最优位置，根据量子粒子群算法的预设更新规则，利用蒙特卡洛算法更新每个粒子的位置，产生新的控制参数组合。
27、进一步地，本发明所述的针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，所述步骤s104，包括：
28、检查量子粒子群算法是否满足收敛条件，如达到预设的迭代次数或适应度值变化小于预设阈值；
29、如果量子粒子群算法收敛，输出全局最优位置对应的控制参数组合，即为优化后的控制参数，优化后的控制参数用于使系统总阻尼系数最大化；
30、将优化后的控制参数应用于预设的风电系统和弱电网的仿真模型中，验证优化后的控制参数对构网型pmsg风电系统的阻尼特性。
31、进一步地，本发明所述的针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，所述步骤s105，包括：
32、将待识别监测数据与预设的标准值范围进行对比，计算对比误差数据；
33、判断对比误差数据是否超出预设误差范围最大值，如果超出，则进入优化流程，如果未超出，则结束优化过程；
34、采用量子粒子群算法进行优化，对最大化系统总阻尼系数进行迭代优化，在每次迭代后，检查量子粒子群算法是否收敛，即是否找到了更优的控制参数组合；
35、将优化后的最大化系统总阻尼系数代入附加阻尼控制器，并更新控制器的参数设置；
36、启动附加阻尼控制器，实时监测构网型pmsg风电系统的运行数据，将新的监测数据与预设的标准值范围进行对比，验证优化效果；
37、如果新的对比误差数据仍超出预设误差范围最大值，则继续对最大化系统总阻尼系数进行迭代优化，直到得到满足条件的控制参数组合，当对比误差数据在预设误差范围内时，终止优化过程，将此时附加阻尼控制器执行的控制参数即为优化后的最大化系统总阻尼系数。
38、本发明有益效果：
39、本发明通过建立构网型pmsg风电系统有功-频率环节的类phillips-heffron模型，并深入分析系统闭环传递函数中的关键参数对次同步振荡模式的影响，能够准确识别并预测系统的振荡行为，结合量子粒子群算法设计的附加阻尼控制器，能够实时调整系统阻尼，有效抑制构网型pmsg风电系统并入弱电网后可能产生的次同步振荡，提高电网的稳定性和安全性。
40、本发明通过量子粒子群算法对系统控制参数进行优化，使得系统总阻尼系数最大化，显著增强了系统的阻尼特性，优化后的控制参数能够使得系统在面对扰动时具有更强的抵抗能力，减少振荡幅度和持续时间，提高系统的动态响应速度和稳定性。
41、本发明针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的特殊场景，提出了有效的振荡抑制方法，使得风电系统能够在弱电网环境下更加稳定地运行。不仅提高了风电系统的并网能力，还促进了新能源的大规模开发和利用，推动了能源结构的转型和升级，通过抑制次同步振荡，本发明减少了因系统不稳定而导致的能源损失和浪费，风电系统能够更加高效地将风能转化为电能，提高能源利用效率和经济效益。
42、综上所述，本发明通过深入分析和优化构网型pmsg风电系统的动态行为，提出了一种有效的振荡抑制方法，显著提高了系统的稳定性和并网能力，具有显著的技术效果。
1.一种针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，其特征在于，所述步骤s101，包括：
3.根据权利要求1所述的针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，其特征在于，所述步骤s102，包括：
4.根据权利要求1所述的针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，其特征在于，所述步骤s103，包括：
5.根据权利要求1所述的针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，其特征在于，所述步骤s104，包括：
6.根据权利要求5所述的针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，其特征在于，所述步骤s104，包括：
7.根据权利要求6所述的针对构网型pmsg风电系统并入弱电网的振荡抑制方法，其特征在于，所述步骤s105，包括：
