一种基于暂态和稳态转速数据的风电场聚类方法

本发明涉及风力发电技术领域，本发明公开了一种基于暂态和稳态转速数据的风电场聚类方法，包括基于故障时序关键节点的动态数据采集，提取双馈风力发电机瞬态与稳态转速的五维特征向量作为聚类指标；通过密度聚类算法自适应分离噪声数据并分类，消除异常值干扰；结合分层建模策略将同质机组聚类合并为等效模型，异质单元保留详细模型；采用容量加权法、风能守恒原则及功率权重动态融合多维参数，计算等效发电机、变压器、风速及系统参数，并通过误差评估优化模型精度；本发明解决了传统方法中动态响应表征不足、异常值敏感及参数耦合缺失的问题，显著提高了风电场等效模型的仿真精度与电力系统交互分析的工程适用性。