为提升高风电渗透率电网的频率稳定性与逐步惯性控制SIC参数自适应性,针对功率恢复阶段二次频率跌落的核心问题,采用变分自编码器与门控循环单元融合架构,提出一种结合灰狼优化算法样本生成、变分自编码器非线性特征提取与降噪、门控循...为提升高风电渗透率电网的频率稳定性与逐步惯性控制SIC参数自适应性,针对功率恢复阶段二次频率跌落的核心问题,采用变分自编码器与门控循环单元融合架构,提出一种结合灰狼优化算法样本生成、变分自编码器非线性特征提取与降噪、门控循环单元动态映射建模的风电调频优化控制方法。通过改进IEEE39节点系统构建仿真模型,验证所提方法的抑制效果与鲁棒性。结果表明:相较于传统智能方法,文中方法控制参数预测的关键误差指标最大降低53.3%,在5~25 d B噪声环境下综合性能指标稳定高于0.85,25%数据缺失场景下仍保持0.7以上评分,系统频率二次跌落幅度显著减小,为高比例风电并网系统提供了兼具自适应与抗干扰能力的调频解决方案。展开更多
文摘为提升高风电渗透率电网的频率稳定性与逐步惯性控制SIC参数自适应性,针对功率恢复阶段二次频率跌落的核心问题,采用变分自编码器与门控循环单元融合架构,提出一种结合灰狼优化算法样本生成、变分自编码器非线性特征提取与降噪、门控循环单元动态映射建模的风电调频优化控制方法。通过改进IEEE39节点系统构建仿真模型,验证所提方法的抑制效果与鲁棒性。结果表明:相较于传统智能方法,文中方法控制参数预测的关键误差指标最大降低53.3%,在5~25 d B噪声环境下综合性能指标稳定高于0.85,25%数据缺失场景下仍保持0.7以上评分,系统频率二次跌落幅度显著减小,为高比例风电并网系统提供了兼具自适应与抗干扰能力的调频解决方案。
