申请/专利权人：南京灿能电力自动化股份有限公司

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117494591B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F18/214;G06F18/23213;G06N3/006;G06N3/0464;G06F113/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明公开了一种风电电能质量评估方法及装置，其中一种风电电能质量评估方法包括：根据风电场的风速划分多个风速区间，通过Simulink仿真平台搭建稳态模型和暂态模型，获得多个风速区间对应的电能信号；对多个风速区间对应的电能信号进行重构和聚类，获得电能特征向量；其中，重构包括：分别对多个风速区间对应的电能信号添加高斯白噪声，并进行压缩，将压缩后的信号转换成一维信号；利用电能特征向量迭代训练质量评估网络，并判断训练是否完成；若训练完成，则将任意的电能信号输入至质量评估网络，输出评估结果；本发明能够准确且快速地对风电电能质量进行评估。

主权项：1.一种风电电能质量评估方法，其特征在于，包括：根据风电场的风速划分多个风速区间，通过Simulink仿真平台搭建稳态模型和暂态模型，获得多个风速区间对应的电能信号；对多个风速区间对应的电能信号进行重构和聚类，获得电能特征向量；其中，所述重构包括：分别对多个风速区间对应的电能信号添加高斯白噪声，并进行压缩，将压缩后的信号转换成一维信号；利用电能特征向量迭代训练质量评估网络，并判断训练是否完成；若训练完成，则将任意的电能信号输入至质量评估网络，输出评估结果；其中，所述稳态模型包括正常电压模型、简谐波模型和电压波动模型，所述暂态模型包括短时谐波模型和电压震荡模型；正常电压模型：yt=sinwt；式中，yt为正常电压信号，w为基波角频率，t为时间；简谐波模型：qt=sinwt+0.7sin0.3wt；式中，qt为简谐波幅值信号，w为基波角频率，t为时间；电压波动模型：ut=[1+0.7sin0.5wt]sinwt；式中，ut为电压波动幅值信号，w为基波角频率，t为时间；短时谐波模型：rt=sinwt+0.1sin3wt+0.3sin5wt+0.3sin7wt；式中，rt为短时谐波幅值信号，w为基波角频率，t为时间；电压震荡模型：ht=sinwt+0.1e2sin0.3wt；式中，ht为电压震荡幅值信号，w为基波角频率，t为时间；所述判断训练是否完成包括：将所述电能特征向量划分为训练集和测试集，对所述训练集进行归一化处理；初始化质量评估网络的权值W和学习率α，构建损失函数：L＝Wα[YlgY-1-ylg1-y]式中，L为损失函数值，y为质量评估网络的实际输出，Y为质量评估网络的预测输出；判断损失函数值是否小于5*10-7，若小于，则训练结束；否则，则通过鲸鱼算法寻找最优权值，获得最优质量评估网络；所述鲸鱼算法包括：将初始的质量评估网络权值W作为鲸鱼个体，初始化鲸鱼个体数、最大迭代次数T和质量评估网络的神经元的个数；随机生成鲸鱼个体的位置，并计算鲸鱼个体的适应度；更新鲸鱼个体的位置，计算此时鲸鱼个体的适应度，根据适应度选取最优个体；当质量评估网络的损失函数值L达到最小时停止训练，获得最优权值；其中，鲸鱼个体的适应度包括：Fit=1L式中，Fit为鲸鱼个体的适应度。

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