[发明专利]一种风机连锁脱网故障早期预警模型建立方法有效
| 申请号： | 201710379893.9 | 申请日： | 2017-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN107147143B | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 方瑞明;王彦东 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | H02J3/38 | 分类号： | H02J3/38 |
| 代理公司： | 35204 厦门市首创君合专利事务所有限公司 | 代理人： | 张松亭 |
| 地址： | 362000*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种风机连锁脱网故障早期预警模型建立方法，利用风电场SCADA系统实时监测的风电场并网点的电压数据，基于临界慢化早期预警的原理，对电压跌落前的数据利用小波分解提取数据的高频动态信号；然后对信号选取适当的滑动窗口进行方差和自相关系数的计算，以发现系统在电压突变前的早期预警信号，并通过计算不同窗口长度下不同阶数小波分解的高频信号方差与自相关系数，对早期预警信号的稳定性进行分析。本发明在不建立精确网络模型的情况下，识别电压时间序列数据中的“临界慢化”的统计学特征，在电压的跌落前发出预警，从而得到风机连锁脱网故障早期预警模型，实现了风机连锁脱网的早期预警。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 风机 连锁 故障 早期 预警 模型 建立 方法 | ||
【主权项】：
1.一种风机连锁脱网故障早期预警模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：采集风电场SCADA系统实时监测的风电场并网点的电压数据，将其作为风机连锁脱网早期预警模型的观测量；/nS2：从步骤S1所采集的观测量中，采集发生故障前的数据，并基于临界慢化早期预警的原理，对电压跌落前的数据利用小波分解进行去趋势处理，提取处理后数据的高频动态信号；/nS3：对步骤S2中得到的高频动态信号选取适当的滑动窗口进行方差和自相关系数的计算，以发现系统在电压突变前的早期预警信号；/nS4：通过计算不同窗口长度下不同阶数小波分解的高频信号方差与自相关系数，对早期预警信号的稳定性进行分析；/n所述步骤S3中方差值与自相关系数的计算过程为：/nS301：设定滑动窗口和固定滞后步长，并将该滑动窗口采用该步长进行滑动；/nS302：通过公式
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