摘要
本发明属于风力发电相关技术领域,具体涉及一种针对风机群经串联补偿并网产生的次同步振荡的双层识别方法,包括:采集目标风机群中并网点和各发电机组的电能质量参数数据,构建一维电能质量参数矩阵;采用数据图像转换函数,将参数矩阵转换为表征振荡特征的RGB色块图;将RGB色块图输入振荡级别识别模型,得到振荡级别;将振荡级别为预设的级别类型的RGB色块图输入振荡产生位置识别模型,得到振荡产生位置,完成目标风机群经串联补偿并网产生的次同步振荡双层识别;电能质量参数矩阵中依序包含电压、电流、频率、有功功率、无功功率、电压谐波值、电流谐波值以及转子转速。本发明能在实际故障发生时实现次同步振荡即时性、泛化性识别。
技术关键词
识别方法
位置识别
深度卷积神经网络训练
色块
振荡特征
电能
有功功率
发电机组
神经网络结构
矩阵
谐波
参数
可读存储介质
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电流
电压
数据
依序
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