摘要
本发明提出了基于保护动作状态识别的DFIG风电场动态等值方法、系统及设备。通过设置不同故障程度及风速,模拟不同运行场景下风机保护动作情况,得到供给LightGBM分类器学习的数据;提出风机运行状态判据,快速判断不同故障下风机保护动作状态;构建改进LightGBM风机保护动作识别模型,提出误判惩罚因子矩阵来提高分类精度;应用时将风机状态量输入改进LightGBM分类模型即可快速、准确得到分群结果,经参数计算得到风电场等值模型;最后,基于Simulink验证了本发明所提方法的准确性和普适性。本发明考虑了故障下风电场部分脱网的运行情况,基于数据驱动进行识别与分类,速度快、准确度高,具有最高普适性。
技术关键词
保护动作状态
风机运行状态
风电场等值模型
风电场系统
风速
机组
风电场动态
梯度提升机
代表
电压
LightGBM模型
稳态功率
数据
机器学习框架
动作识别模型
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