基于K-means聚类分析的风电场集电线路保护方法

为解决现有大规模风电场集电线路保护存在误动风险的问题,分析了具有低电压穿越能力双馈风机在故障条件下输出电流与机端电压跌落深度的内在关联,根据风机故障电流的成分特性,提出一种基于聚类分析的风电场集电线路保护策略.通过采集不同运行条件下的故障电流的直流分量、工频分量、转速频率分量等故障信息组成历史特征样本集,利用聚类算法刻画故障历史数据特征和类别属性,并采用距离相似度判据判定实时特征样本属性,从而实现集电线路保护判断.在DIgSILENT中搭建了规模化风电场模型,模拟多种集电线路故障情况.仿真结果表明在故障条件下该方法无须设定整定值,且不会受到风机馈出电流的影响造成非故障线路保护误动,有效地解决了风电场集电线路保护选择性失配的问题.