风电场群的协同运行控制技术研究现状与展望

一、引言

1.1 研究背景

在全球积极应对气候变化、大力推动清洁能源发展的背景下，风力发电凭借其清洁、可再生等优势，在能源结构中的占比持续攀升。大规模风电场的建设与投运成为趋势，为实现风能资源的高效利用，风电场群应运而生。风电场群由多个地理位置相近的风电场构成，其协同运行可有效整合资源、提升发电效益。然而，风电场群内各风电场的风速、风向等具有随机性与波动性，加之风机设备特性存在差异，给协同运行控制带来诸多难题，如何实现风电场群的高效、稳定、协同运行成为亟待解决的关键问题。

1.2 研究目的与意义

本研究旨在全面剖析风电场群协同运行控制技术的现有成果，明确技术发展方向，为风电行业从业者提供系统性的技术参考。通过优化协同运行控制，可提高风电场群整体发电效率，降低发电成本，增强风电在电力市场中的竞争力；同时，能够有效减少风电对电网的冲击，提升电网接纳风电的能力，保障电力系统安全稳定运行，对于推动能源结构转型、实现可持续发展具有重要的现实意义。

二、风电场群协同运行控制技术研究现状

2.1 功率协调控制技术

2.1.1 基于模型预测的功率分配

模型预测控制（MPC）在风电场群功率协调控制中应用广泛。通过建立风电场群的数学模型，结合风速预测数据，预测未来一段时间内各风电场的功率输出。以总发电功率跟踪目标值、功率波动最小化等为优化目标，构建成本函数，在满足电网调度要求、风机运行约束等条件下，利用优化算法求解出各风电场的最优功率分配方案。例如，某风电场群采用分布式模型预测控制策略，将大规模控制问题分解为多个局部子问题，各子控制器通过迭代求解和信息交换，实现全局最优功率分配，有效降低了功率波动，提升了发电稳定性 。

2.1.2 考虑风速相关性的功率协同

风速在空间上存在一定相关性，相邻风电场的风速变化往往具有相似性。利用这一特性，通过建立风速相关性模型，对各风电场的功率进行协同控制。当某一风电场风速突变时，根据风速相关性及时调整其他风电场的功率输出，以维持风电场群整体功率稳定。研究表明，考虑风速相关性的功率协同控制策略可显著提高风电场群对风速波动的适应能力，减少功率偏差，提高电能质量 。

2.2 电压无功协调控制技术

2.2.1 基于无功补偿设备的协同控制

风电场群中配置有静止无功补偿器（SVC）、静止同步补偿器（STATCOM）等无功补偿设备。通过对这些设备的协同控制，调节风电场群的无功功率分布，维持电压稳定。例如，根据各风电场节点电压监测数据，采用集中控制或分布式控制方式，动态调整 SVC 和 STATCOM 的无功输出，使风电场群内各节点电压保持在允许范围内。同时，结合风机自身的无功调节能力，实现风机与无功补偿设备的协同优化，进一步提升电压控制效果 。

2.2.2 分层分区电压控制

将风电场群划分为多个电压控制区域，采用分层分区的控制架构。在区域内，通过本地控制器实现对风机、无功补偿设备的就地控制，维持区域内电压稳定；在区域间，通过上级协调控制器进行全局协调，优化各区域间的无功功率流动，避免无功环流，提高电压控制的全局性和有效性。分层分区电压控制模式可有效降低控制复杂度，提高控制响应速度，适应大规模风电场群的电压无功协调控制需求 。

2.3 频率协同控制技术

2.3.1 风机参与频率调节

风电机组可通过桨距角控制、虚拟惯量控制等方式参与电网频率调节。桨距角控制通过调整叶片桨距角，改变风机捕获的风能，从而调节风机的输出功率，响应电网频率变化；虚拟惯量控制则模拟同步发电机的惯性特性，当电网频率突变时，风机快速释放或吸收能量，提供频率支撑。在风电场群层面，通过合理协调各风机的频率调节策略，可增强风电场群对电网频率的调节能力，减少频率波动 。

2.3.2 风电场群与其他电源的频率协同

风电场群与火电、水电等传统电源以及储能系统协同参与频率控制。在频率上升阶段，风电场群增加发电功率，传统电源适当降低出力，储能系统吸收多余电能；在频率下降阶段，风电场群减少发电功率，传统电源增加出力，储能系统释放电能。通过建立各电源间的协调控制策略，充分发挥不同电源的优势，实现风电场群与其他电源在频率控制上的协同互补，提高电力系统频率稳定性 。

三、风电场群协同运行控制面临的挑战

3.1 模型精确性与复杂性的矛盾

风电场群系统复杂，涉及风机特性、风速变化、电网结构等多个方面，建立精确的数学模型难度较大。过于简化的模型无法准确反映系统实际运行情况，导致控制效果不佳；而构建过于复杂的模型，虽然能提高精度，但会增加计算量，降低控制算法的实时性和可操作性。如何在模型精确性与复杂性之间找到平衡，是风电场群协同运行控制面临的一大挑战 。

3.2 通信可靠性与延迟问题

协同运行控制依赖于各风电场、设备之间的实时通信，以实现信息共享与协同决策。然而，风电场通常地处偏远地区，通信基础设施薄弱，信号易受地理环境、天气等因素干扰，导致通信可靠性降低。同时，通信延迟会使控制指令不能及时下达，影响控制的实时性，进而引发系统不稳定。提高通信可靠性、降低通信延迟，保障信息流畅传输，是实现风电场群高效协同运行的关键前提 。

3.3 多目标优化求解困难

风电场群协同运行控制往往需要同时兼顾发电效率、功率稳定性、电压质量、频率调节等多个目标，这些目标之间相互关联、相互制约，形成复杂的多目标优化问题。传统的优化算法在求解此类问题时，易陷入局部最优解，难以找到全局最优的控制策略。开发高效的多目标优化算法，快速准确地求解出满足多目标需求的控制方案，是当前研究的难点之一 。

四、风电场群协同运行控制技术未来展望

4.1 智能化控制技术的深度应用

随着人工智能、机器学习、深度学习等技术的飞速发展，智能化控制将成为风电场群协同运行控制的重要发展方向。利用深度学习算法对海量的运行数据进行学习分析，建立更精准的风速预测模型、风机故障预测模型等，为协同控制提供更可靠的决策依据。基于强化学习的智能控制策略，可使风电场群根据实时运行状态自主学习并调整控制策略，实现最优协同运行，进一步提升控制性能和系统适应性 。

4.2 与储能系统的深度融合

储能系统具有能量存储和快速充放电特性，可有效平抑风电场群的功率波动，提高电能质量。未来，风电场群与储能系统将实现深度融合，通过优化储能系统的配置与运行策略，使其与风电场群的发电特性紧密匹配。例如，利用储能系统在低风速时段存储电能，在高风速时段释放电能，辅助风电场群实现功率平滑输出，增强风电的可调度性，提高风电在电力系统中的比重和稳定性 。

五、结论

风电场群协同运行控制技术对于提升风电产业竞争力、保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。目前，在功率协调、电压无功、频率协同等控制技术方面已取得一定成果，但仍面临模型精确性、通信可靠性、多目标优化等挑战。未来，智能化控制、储能融合、考虑电网动态特性以及标准化发展将成为技术发展的主要趋势。持续深入开展相关研究，不断攻克技术难题，将为风电场群的高效、稳定运行提供坚实保障，推动风电产业迈向更高水平 。

参考文献

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