光伏场站Koopman动态等值模型故障功率预测

摘要

对光伏场站故障功率的准确和快速预测，是保障光伏场站安全稳定运行的重要措施。针对基于机器学习的功率预测模型复杂结构，提出了一种具有显著简洁性的光伏场站Koopman动态等值模型，实现了对光伏场站发生故障后有功功率变化的准确预测。首先，建立了光伏场站故障下动态等值模型，使用Koopman算子对光伏场站动态预测模型进行高维线性化映射；然后通过动态模式分解技术提取等值模型主要模态，找出了等值模型系数算子近似解，在其二维子空间中建立了降阶功率预测模型；最后设计算例，基于PSCAD搭建了三互联光伏场站仿真模型，对该方法进行了验证。结果表明，该方法对光伏场站故障后有功功率的预测准确度达到了97.73%,证明了该方法的合理性。

关键词

光伏场站 / 动态等值 / 故障功率预测 / Koopman / 动态模式分解

基金资助

国家电网有限公司总部管理科技项目(5100-202355409A-3-2-ZN)