引言

本文提出了一种计算分析模型（如GVI模型），以解决这个问题。本文指出，计算模型基于传统风力发电机在故障或高电压等级状态下的性能，采用时间序列时间分析方法（如二进制时间序列分析方法）和基于风险权重的时间特征分析方法。为了使其更接近实际电力系统，GVI模型引入了不同于GVI模型的基本信息。通过引入新的GVI模型，我们可以更好地估计电网中风电发电机与负荷之间的联系，并可以用时间序列来衡量。本文采用该模型进行分析，并与现有模型进行比较，发现该模型的最佳性能在误差水平较高的时间序列中更为优越。最后，我们证明了该模型不仅可以模拟电网中风电发电的不确定影响，而且可以通过计算实际电源的输出来更好地估计和评估性能。

一、概述

目前，风电在中国得到了广泛的应用。然而，风电机组存在故障风险，造成了巨大的能源浪费。因此，将风电机组与电力系统安全运行相结合是一项非常有价值的措施之一。然而，第一次对风电机组故障进行深入研究，评估和建模其风险是非常必要的。随着技术的发展，对电网状态的估计变得越来越复杂、准确和具有挑战性。本文研究了风电机组故障的时间特征和影响因素。当电网运行处于黑色启动状态时，影响因素会影响电力系统的安全运行。如果事件导致系统恢复黑色启动状态，其影响程度将与黑色启动时间密切相关。基于此，建立了GVI模型与传统模型的比较，证明了该模型具有更好的适用性和可靠性。

二、风电发电特性

风力发电是指风力通过风机等设备将电能转化为机械能，并将机械能转化为电能。风力发电机组采用常规单机功率不平衡旋转的方式工作。风机转动时不能由直流电机控制，必须由功率变换器控制风机转速。风电系统属于风电场。当风力发电机组风速较低，不能保持较大输出时，需要控制风机，以确保输出电压低于运行所需的电压，称为调频或调节。调频或调节过程会对风电机组产生一定程度的干扰信号和干扰效应；为了保证发电机的稳定运行和可再生能源的大规模利用，必须对风电机组施加较大的功率限制。因此，当风电机组需要在短时间内达到最大功率时，系统需要建立快速稳定的运行时间(SOT)以减少对风电机组本身可能产生的影响，以及对电网和整个电力系统的不利影响。。由于风电机组和电网参数特性不同，响应时间差异较大，风电机组难以可靠运行，电力系统在大规模接入风电前必须进行可靠运行模型预测。风电场规模越大，发电量越高，对电网的影响越大，风电机组的复杂性就会增加其黑启动问题。因此，有必要对可靠的运行模型进行预测，并对此类问题进行相应的分析，以减少风力发电机组黑启动造成的故障范围和后果，提高风力发电机组的稳定性和可持续性。

三、数学模型

我们假设电源系统由多个独立的储能单元组成，并根据每个储能单元的最大输出功率模拟所有可能的故障或无故障情况。该系统的数学模型如下：A为节点单元，C为负载单元，T为开关单元，V为光伏模块单元，B为电源单元。假设电网中的风电和光伏设备都有足够低的功率点，其中A节点为电源节点，C节点为负载节点。当系统发生故障时，随着时间向下转移电网中的风电，该系统的初始时间为：[0,1];[0,2];[0,3]。这是因为通过改变负载单元节点上风电和光伏设备的数量，系统可以在初始时间内重新平衡电网中没有风电。因此，在系统恢复过程中，可以认为风机和光伏设备在负载单元节点上带来的负荷是从电网中去除的，从而避免了大规模风电接入或电网中没有光伏设备造成的经济损失。当风力输出随着时间的推移而显著增加时，可以认为光伏和风电设备的负面影响已被抵消。因此，当新能源在系统中大规模接入时，系统将无法稳定运行。

四、模型分析及数值仿真结果

为了研究风电不确定性对电网运行的影响，建立了基于模型的风电不确定性分析预测模型。采用的模型有:ci为风电发电机，bi为风机电源，ci为电源与风电之间的比例关系，bi为风电与负荷之间的比例关系；j是风电发电机的频率响应系数；ci是风电发电机的额定功率。我们利用Matlab对模型进行数值仿真研究。。将时间序列带入电力系统数值模拟后，由于模型可以更准确地模拟系统参数与风电机组参数之间的关系，因此可以得到相应参数估计的结果。在仿真过程中，我们采用MATLAB搭建系统仿真平台。以风机频率响应系数为目标函数的动态模糊模型(SVM-GFI)可用于模拟出风电场对电力系统的影响。模型假设风电场的响应速度是由风电场本身的参数、风电机组在恶劣环境下产生的瞬时电压峰值和瞬时有功功率波动决定的。因此，为了模拟风电响应对实际环境的干扰和冲击程度，需要模拟风电场对电网机组运行状态的不稳定影响。通过简化建模过程，我们可以模拟风机对电网的不稳定影响。

五、计算与分析

我们使用GVI模型来模拟正常情况下电网的运行。风电机组为常规发电机组(如5MW)，发电机为非故障特性，运行电压等级为660V。我们将风电机组的电压调整为发电机的额定电压；根据本文所述的电力系统状态变化速率要求和风电机组运行过程中各种状态的变化速率。首先，对风电机组所需的计算参数进行处理，并以数据的形式表示。风电机组的电压调整速率为600kV/min(A和B是正弦响应)。本文认为风力发电机组的输出电压在200kV/min以上是安全可靠的状态。因此，采用二进制数据进行数值计算，而不是直接用于实际电力系统预测。但这种方法有一定的局限性——因为风电场在任何给定条件下都可能产生不确定的影响。因此，本文采用新引入的时间序列数据来模拟电网中风电机组的影响和风险状态的变化。最后，我们将使用数值计算来获得相关因素之间的相关性，并在评估计算结果时作为参考参数。

六、结论

在这种情况下，风能的利用可能会对电网的运行产生很大的影响。由于风电发电在整个系统成本中所占比例较小，其影响将更加突出。例如，当风电发电量占50%时，当电网停电时，系统成本会达到92%，风电发电的波动性会非常明显。另一方面，风电在电网中的利用可以最大限度地减少影响。然而，基于风力发电和GVI模型，风力发电对电力系统运行的不确定影响无法有效模拟，因此需要进行新的分析，以更好地模拟系统中风力发电的不确定性对系统运行的负面影响之一。通过引入新的GVI模型进行数值分析，可以有效模拟风电发电对电网运行的负面影响。另一方面，该模型计算了电网中电源输出的预测性能（如通过估计电网容量），使我们能够计算出实际的电源输出来做出更好的判断。我们还可以利用这个模型来检测不同时间节点实际电源输出变化的特性，并进一步分析(如计算其动态特性)。最后，我们可以用新数据来验证这一点。