【摘 要】
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在含高比例新能源送端电网经交直流混联外送系统中，换相失败将引起交直流混联系统潮流转移，并导致交流传输系统出现过载现象，本文提出一种考虑风电机组调控潜力的交直流有功协调控制策略。首先，基于K-means聚类算法的风电机组工作状态判别模型对其工作状态进行分类，采集特征数据训练自组织映射神经（SOM）网络，采用最小量化误差（MQE）评估风电机组调控潜力；其次，通过调节直流传输功率的方法抑制直流连续换相失
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61933005）；
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在含高比例新能源送端电网经交直流混联外送系统中，换相失败将引起交直流混联系统潮流转移，并导致交流传输系统出现过载现象，本文提出一种考虑风电机组调控潜力的交直流有功协调控制策略。首先，基于K-means聚类算法的风电机组工作状态判别模型对其工作状态进行分类，采集特征数据训练自组织映射神经（SOM）网络，采用最小量化误差（MQE）评估风电机组调控潜力；其次，通过调节直流传输功率的方法抑制直流连续换相失败，并基于风电机组主动功率控制原理降低具有调控潜力的风电机组的有功输出，达到减小交流传输系统过载危害的目的；最后，根据实际风电机组运行数据构建了基于SOM-MQE的风电机组调控潜力评价模型，同时在仿真平台上验证所提策略的有效性。
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