韩 帅，刘立群，张文超

(太原科技大学电子信息工程学院，太原 030024)

风力发电作为多微网的主要组成单元，与多个分布式电源、储能装置、相关负荷和监控、保护装置汇集而成的多微网协调发电系统，是一个能够按照目标，实现自我控制、保护和管理的自治供电系统。目前，交直流混合微电网系统结构示意图如图1所示：

图1 交直流混合微电网系统结构示意图

风力发电系统作为新型电力系统的组成部分，电网结构复杂，为保障供电的可靠性，需针对风力发电系统进行并网运行风险因素评估和逆变器控制的研究。加强多微网系统风险因素评估，从源头做好预警机制，利用机器学习对风力发电系统稳定运行的风险因素进行合理分析，分析影响系统稳定运行的重要因素，并结合数据获得有价值的量化数据，进而实现对系统运行状态的预判和决策。

对风力发电系统提前进行运行策略和网架结构调整，使系统更安全可靠地运行，为实现风力发电系统自愈提供技术理论支撑。我国目前对于风力发电并网运行的风险因素评估理论已具有一定突破：国内诸多学者由大电网的风险因素评估方法，形成对风力发电系统运行风险因素的分析。影响因素包括：风力发电等分布式电源的功率不确定性、负荷随机性、电网网络结构的复杂性、以及保护和设备故障的不确定性、自然灾害的因素以及一些偶然的人为因素等[1]。从风力发电系统风险因素评估所考虑的因素出发，现已有的评估方法确定性方法，是假定系统可能发生的故障，在每个故障下分析系统是否出现运行条件的越限，如N-1静态安全分析等[2]。……