风力发电作为当今世界极具前景的新能源，已成为我国主力能源之一。相比于传统能源，风力发电的随机性更强、时空分布更广、多机耦合作用更显著，是实现减碳战略的重要技术路径。而大规模风电机群协同优化控制是能源领域长期的热点和难点问题。当前，传统方法面临通信时间长、维数灾、响应迟缓等诸多技术挑战，难以实现工程应用。

电气与信息工程学院黄晟教授课题组提出了一种基于分散式框架的风电机群复杂功率优化问题无通信解决方案，成功解决了有限数据条件下的全局优化难题。研究团队建立了风电场汇流系统的节点功率互联模型，明晰了单个站点功率动作对全场潮流分布、电压波动和功率响应指标的内部影响规律，设计了具有全局映射功能的功率轨迹预测方法，进而实现了本地控制器对全局状态的观测和调控。

此技术不仅可在机组无通讯本地运行的场景下实现风电机群的全局最优运行，大幅缩短了机组级的闭环响应时间，提升机群级的整体运行性能，同时可满足场站级功率精准输出需求。其原理和方法可推广应用到各种工业场景，包括电压/频率控制、需求响应、服役质量调控等，为新能源场站高效优化运行控制提供了新模式，具有重要的工程应用价值。

相关研究成果以“Decentralized dynamic system for optimal power dispatch in wind farms based on node-dependence nature”为题在线发表在《Nature》旗下首个专注于工程领域的期刊《Communications Engineering》杂志上。这是该期刊首次刊发的风力发电领域相关论文。

湖南大学为第一通讯单位，黄晟教授、黄晓辉博士为论文的共同第一作者，彭涵知博士为论文的通讯作者。该工作得到了国家重点研发计划项目和国家自然科学基金面上项目资助，以及海上风力发电装备与风能高效利用全国重点实验室的支持。

来源：电气院

学生编辑：徐丽乔

责任编辑：周丹