張 巍，王善立，張佳藝，信 茜，鄭麗娟

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0 引 言

隨著風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的智能控制能力增強，對風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的均衡化調(diào)度受到人們的極大關注。構(gòu)建風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)傳輸和自適應控制模型，結(jié)合對風電機組多狀態(tài)模糊度參數(shù)解析和信道參數(shù)調(diào)節(jié)，實現(xiàn)對風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的差分融合控制。采用大數(shù)據(jù)融合的方法，進行風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)調(diào)度，提高系統(tǒng)的輸出穩(wěn)定性和均衡性，同時在提高電力系統(tǒng)的輸出穩(wěn)態(tài)控制能力方面具有重要意義[1]。

對風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)調(diào)度是建立在對系統(tǒng)參數(shù)識別和信息融合基礎上，結(jié)合對風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)輸出參數(shù)的可靠性檢測和模糊度融合，采用歸一化的參數(shù)調(diào)節(jié)，進行風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸出穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)，提高穩(wěn)定性，本文提出基于數(shù)據(jù)融合的電力系統(tǒng)調(diào)度方法。首先構(gòu)建風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的狀態(tài)參數(shù)和約束規(guī)劃模型[2]，結(jié)合對風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的調(diào)度參數(shù)融合結(jié)果，建立風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的頻率、負荷、功率以及效率的聯(lián)合參數(shù)識別模型，根據(jù)信息融合結(jié)果，實現(xiàn)風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)調(diào)度。最后進行仿真測試，得出有效性結(jié)論。

1 電力系統(tǒng)調(diào)度的約束參數(shù)和模型構(gòu)造

1.1 電力系統(tǒng)調(diào)度約束參數(shù)

為了實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)融合的電力系統(tǒng)調(diào)度，首先構(gòu)建風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的參數(shù)融合模型，結(jié)合對風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的輸出有功/無功功率參數(shù)分析，結(jié)合對研究系統(tǒng)的模型參數(shù)分析，進行風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的線性變化分析，構(gòu)建風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的同態(tài)參數(shù)融合模型，通過模糊度檢測[3]，進行風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)控制和零度檢測，得到有功/無功功率的動態(tài)認證，得到動態(tài)傳輸協(xié)議：

式中：Pi(i=1,…, n)表示風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)非線性關聯(lián)規(guī)則函數(shù)；x為電流快速上升的標量時間序列；I1,I2,…, In為電力系統(tǒng)調(diào)度的關聯(lián)系數(shù)；令t0=H1(g,g1,g2,g3,h)，得到風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)調(diào)度的明文序列碼，表示為：

式中，Kv(z)函數(shù)表示風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)調(diào)度過程函數(shù)；z為經(jīng)驗模態(tài)系數(shù)；H1∶{0,1}*→G1；H2∶G2×G1×G1×G1→Zq*表示共線特征分量；將非線性分量的最大值與最小值進行分組融合，當滿足αk≥0，，采用頻率協(xié)調(diào)控制的方法，得到電力系統(tǒng)調(diào)度的約束同態(tài)傳遞函數(shù)，基于非線性同態(tài)參數(shù)控制，得到電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)分布頻域為：

式中，Γ(α)為風電接入電力系統(tǒng)的風險狀態(tài)；wα為耦合頻率分量；Kα-1(w)為系統(tǒng)切負荷同態(tài)融合特征量；為風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)調(diào)度的抗積分飽和特征量?；跀?shù)據(jù)融合，結(jié)合同態(tài)特征量提取，進行電力系統(tǒng)的均衡調(diào)度。

1.2 電力調(diào)度系統(tǒng)模型構(gòu)造及指標參數(shù)

結(jié)合對風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的調(diào)度參數(shù)融合結(jié)果，建立風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的頻率、負荷、功率以及效率的聯(lián)合參數(shù)識別模型性能的統(tǒng)計特性，得到風電機組多狀態(tài)電力分布的頻率、負荷、功率以及效率的聯(lián)合識別碼元序列滿足組合控制函數(shù)為H1∶{0,1}*→Zq*，H0∶ {0,1}*→ Zq*。采用代價約束，建立Sigmoid 函數(shù)擬合風電機組多狀態(tài)電力參數(shù)模型，得到模糊域：s={si,i=1,…, M|, si∈S}，設置風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)調(diào)度的比特序列流z滿足：

式中，r為電力系統(tǒng)的實際功角；ur為電力系統(tǒng)的輸出穩(wěn)態(tài)電壓；σr為電力系統(tǒng)的小電流限幅器分布參數(shù)；引入過采樣和欠采樣的方法，建立風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的頻率、負荷、功率以及效率的聯(lián)合參數(shù)識別模型，得到電流限幅值的變化下的明文向量，風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)樣本的模糊參數(shù)分布集為：

表1 電力系統(tǒng)調(diào)度的約束指標參數(shù)

2 電力系統(tǒng)調(diào)度的數(shù)據(jù)融合

根據(jù)表1的參數(shù)設置，通過建立基于電壓和頻率的風電機組多狀態(tài)電力參數(shù)解析結(jié)果，采用模糊調(diào)度系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)融合，采用關聯(lián)指標分析，在不同風電接入容量下，根據(jù)第三層評估指標分布，得到風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)模糊學習樣本，基于組合控制的方法，得到電機多級調(diào)壓節(jié)能參數(shù)：

式中，yi為風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的輸出調(diào)度參數(shù)的時域采樣點；為電力系統(tǒng)聯(lián)合調(diào)度的信息參數(shù)；bij為電機多級調(diào)壓節(jié)能調(diào)度系數(shù)，采用高階統(tǒng)計分布式檢測的方法，得到電力系統(tǒng)調(diào)度的數(shù)據(jù)自相關檢測統(tǒng)計量為：

式中，μ表示聯(lián)合分布系數(shù)；ei表示調(diào)整峰值功率。結(jié)合輸出狀態(tài)參數(shù)的均衡控制，實現(xiàn)對風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的均衡控制和模糊調(diào)度[4]，得到優(yōu)化的調(diào)度模型表示為：

式中：Φk(ω)表示電力系統(tǒng)調(diào)度的動平衡參數(shù)；E[xk]為等效阻抗；xk為電壓閉環(huán)分布值；f(x)為電力系統(tǒng)調(diào)度的衰減參數(shù)。綜上分析，實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)融合的電力系統(tǒng)調(diào)度算法設計[5]。

3 實驗測試

為了驗證本文方法進行風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)調(diào)度中的應用性能，進行實驗測試，在ESOGIFLL、MSOGI-FLL以及CSOGI-FLL工況下進行多狀態(tài)電力系統(tǒng)調(diào)度仿真，給出測試參數(shù)集見表2。

表2 仿真參數(shù)設定

根據(jù)表2的仿真參數(shù)，進行風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的調(diào)度數(shù)據(jù)采集，得到調(diào)度數(shù)據(jù)如圖1所示。

圖1 樣本數(shù)據(jù)

以圖1的樣本數(shù)據(jù)為測試對象，進行風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度融合，融合結(jié)果如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)融合結(jié)果

分析圖2得知，本文方法及逆行風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)調(diào)度，數(shù)據(jù)融合可靠性較高，測試不同方法進行風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)調(diào)度的穩(wěn)定性，得到對比結(jié)果如圖3所示，分析圖3得知，本文方法進行風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)調(diào)度的穩(wěn)定性較高。

圖3 穩(wěn)定性測試

4 結(jié) 論

構(gòu)建風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)傳輸和自適應控制模型，結(jié)合對風電機組多狀態(tài)模糊度參數(shù)解析和信道參數(shù)調(diào)節(jié)，本文提出基于數(shù)據(jù)融合的電力系統(tǒng)調(diào)度方法。結(jié)合輸出狀態(tài)參數(shù)的均衡控制，實現(xiàn)對風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)的均衡控制和模糊調(diào)度。研究得知，本文方法進行風電機組多狀態(tài)電力系統(tǒng)調(diào)度的融合度較高，穩(wěn)定性較好。