基于保障低压穿越能力的风电机组撬棒自适应投切策略研究

摘要

针对风电场低压穿越(Low Voltage Ride Through,LVRT)能力提升问题,以并网型中大规模风电场为研究对象,从整个风电场层面出发,分析了故障扰动场景下双馈风机(Doubly-fed Induction Generator,DFIG)的暂态特性及LVRT能力.利用RBF(Radial Basis Function)神经网络对切除后的DFIG转子电流暂态过程进行有效拟合,提出了一种撬棒保护自适应投切策略.算例仿真结果表明,RBF神经网络对故障后转子侧最大电流预测较为准确,能够有效避免撬棒的重复投切.该策略进一步提升了故障场景下风电场的无功支撑和LVRT能力,显著提高了风电场运行的安全稳定性水平.