基于轨迹灵敏度的海上风电黑启动调频参数优化方法

刘兵; 刘宇; 戴显康; 黄佳胜; 贾晓辉

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1554

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基于轨迹灵敏度的海上风电黑启动调频参数优化方法

更新时间：2026-02-06

- 基于轨迹灵敏度的海上风电黑启动调频参数优化方法
- 基于轨迹灵敏度的海上风电黑启动调频参数优化方法
- 太阳能学报 2026年47卷第1期页码：521-531
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- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1554
  中图分类号： TM712
- 网络首发：2026-02-05，
  
  纸质出版：2026-02-05
- 稿件说明：
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刘兵, 刘宇, 戴显康, 等. 基于轨迹灵敏度的海上风电黑启动调频参数优化方法[J]. 太阳能学报, 2026,47(1):521-531.

刘兵, 刘宇, 戴显康, et al. 基于轨迹灵敏度的海上风电黑启动调频参数优化方法[J]. 2026, 47(1): 521-531.
刘兵, 刘宇, 戴显康, 等. 基于轨迹灵敏度的海上风电黑启动调频参数优化方法[J]. 太阳能学报, 2026,47(1):521-531. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1554.

刘兵, 刘宇, 戴显康, et al. 基于轨迹灵敏度的海上风电黑启动调频参数优化方法[J]. 2026, 47(1): 521-531. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1554.

摘要

为进一步提升海上风电在黑启动恢复过程中的调频能力

首先采用轨迹灵敏度分析方法

推导出影响频率偏差的主导参数

进而通过优化主导参数以确保黑启动过程中海上风电具有充足的调频能力。其次通过频率偏差、频率死区与各机组功率容量间的解析关系

从而推导出保证机组有功出力不越限的参数可行边界

并建立考虑容量限制的参数优化模型

采用序列二次规划算法求解出最优参数;最后通过仿真算例验证优化方法的有效性。

Abstract

Driven by the policy of grid parity for wind power

the construction of offshore wind farms in China is accelerating

and large-scale offshore wind farms will become an important power source for local power grids in coastal areas in the future. When using offshore wind power as a black-start power source

significant load disturbances may cause the system frequency to exceed its limit

resulting in the unit shutting down after the protection device is activated

leading to black-start failure. To further enhance the frequency regulation capability of offshore wind power during the black-start recovery process

this paper first uses trajectory sensitivity analysis method to derive the dominant parameters that affect frequency deviation

and then optimizes the dominant parameters to ensure that offshore wind power has sufficient frequency regulation capability during the black-start process. Secondly

by analyzing the relationship between frequency deviation

frequency deadband

and the power capacity of each unit

the feasible parameter boundary to ensure that the active output of the unit does not exceed the limit are derived. A parameter optimization model considering capacity limitation is established

and the optimal parameters are solved using sequential quadratic programming algorithm; Finally

the effectiveness of the optimization method is verified through simulation examples.

关键词

Keywords

references

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