风电机组阻抗特性分析及参数识别

风电机组阻抗特性分析及参数识别摘要随着风电机组大规模并网，其与电网之间的次同步振荡问题日益突出。风电场的阻抗特性是分析系统稳定性的关键。本文提出一种基于扫频法的双馈感应发电机（DFIG）阻抗特性获取方法，利用变分模态分解（VMD）对阻抗数据进行去噪与模态分离，最后构建卷积神经网络（CNN）实现对机组关键参数（如转子电阻、励磁电感等）的智能识别。仿真结果表明，该方法能有效提取阻抗特征，识别精度高，为风电机组的状态监测提供了新思路。关键词：阻抗特性；扫频法；变分模态分解；卷积神经网络；参数识别第一章 绪论1.1 研究背景与意义在“双碳”目标背景下，风电渗透率不断提高。DFIG作为主流机型，其变流器控制与电网交互易引发宽频带振荡。阻抗分析法通过考察风电机组输出阻抗与电网阻抗的比值来判断系统稳定性。因此，精确获取风电机组的阻抗特性并反演其物理参数，对预防振荡事故至关重要。1.2 国内外研究现状（此处扩展500字，描述现有扫频法、阻抗辨识、VMD应用及CNN在电力系统的研究现状，指出现有方法在处理非平稳阻抗数据时泛化能力不足的问题。）1.3 本文主要工作建立DFIG电磁暂态模型，基于谐波注入法扫频获取阻抗数据。