ffconnect: An Interactive Interface for Control Integration in Mid-Fidelity Wind Farm Simulation
University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）
研究针对风电场控制，提出基于Python的通用开源接口ffconnect，通过引入重组API、集成现代计算与机器学习生态系统，实现交互式设计与验证，经实验证明其运行时开销小且有效，并提供了源代码。
2026-10-19 cs.SY eess.SY
Social Hierarchy-based Distributed Economic Model Predictive Control of Floating Offshore Wind Farms
本文实现了最近开发的基于社会分层的分布式经济模型预测控制（DEMPC）算法在浮动海上风电场的功率最大化的目的。控制器使用偏航和基于感应的涡轮机重新定位（YITuR）的概念来实现该目标，该概念实时地最小化相邻浮动风力涡轮机转子之间的重叠区域，以最小化尾流效应。使用FOWFSim-Dyn数值预测浮动风电场的动态和性能。为了保证DEMPC算法的快速决策，在动态优化过程中使用前馈神经网络来估计浮动风力涡轮机的动态。对于布局范围从1乘2到1乘5的模拟风电场，当使用YITuR而不是贪婪操作时，预计能源产量将增加20%。增加风速和风向的变化也进行了研究，并示出减少控制器的性能，由于神经网络预测的误差上升。
2020-10-19 cs.SY eess.SY
Study on Leveraging Wind Farm Reactive Power Potential for Uncertain Power System Reactive Power Optimization
本文提出利用风电场的无功功率潜力来提高电力系统运行的安全性和优化性。首先，分析了三种典型的RPP提供方法，提出了一种基于两阶段鲁棒线性优化的RPP评估方法。这种方法产生了一个RPP范围，确保在任何实现的不确定性下的风电场运营的安全性。简化的DistFlow方程在这里采用的计算精度和成本之间的妥协。接下来，一个不确定的RPP涉及的无功优化问题，通过该系统运营商确保全系统的安全性和最优性的基本情况下，对任何可能的偏差所造成的不确定的集中负荷和可再生能源发电。自动发电控制和局部电压控制的稳态模型也被捕获在这个不确定的无功功率优化，然后通过Soyster的方法转化为一个确定性的优化问题，是很容易解决的。案例研究从概念上证实，即使有显着的不确定性，风电场仍然是一个称职的无功功率资源提供相当大的RPP。此外，仿真证实了利用风电场RPP对系统范围的运行安全性和最优性的积极和显着的改善，特别是对于具有高风力穿透的电力系统。
2020-10-09 cs.SY eess.SY
Data-driven Model Predictive Control Method for DFIG-based Wind Farm to Provide Primary Frequency Regulation Service
随着风电渗透率的增加，新发布的电网规范要求风电场提供频率调节服务。由于风电场本质上是非线性的，并且有大量的参数需要频繁维护，因此如何建立风电场的动态模型进行动态控制是最关键的挑战。提出了一种数据驱动的模型预测控制（data-driven MPC）方法，使风电场参与一次调频。在该方法中，基于Koopman算子理论，提出了一种专门的动态模态分解（SDMD）算法，该算法能够线性地近似风电场的动态特性，与现有的扩展动态模态分解（EDMD）方法相比，该算法具有两个优点：1）能够在较宽的工况范围内准确地捕捉风电机组动态特性的非线性瞬态过程; 2）模型降维后计算量小。基于递归更新的线性动态模型，实现了模型预测控制解决方案。仿真结果表明，该无模型方法能够动态优化风电机组的有功功率，跟踪系统运行商的频率响应要求，并使转速畸变最小。
2020-12-07 cs.SY eess.SY
An Integrated Optimization Framework for Multi-Component Predictive Analytics in Wind Farm Operations & Maintenance
近年来，在使用传感器数据指导风电场运营和维护方面出现了前所未有的增长。新兴的传感器驱动的方法通常集中在单个涡轮机系统的最佳维护程序，或者将风电场中的多个涡轮机建模为单个组件实体。实际上，涡轮机由多个部件组成，这些部件在其整个寿命期间动态地相互作用。这些相互作用对于涡轮机故障风险的实际评估和控制至关重要。本文提出了一个综合框架，该框架结合了i）用于预测每个组件剩余寿命分布的实时退化模型，ii）用于确定最佳风电场维护和运行的混合整数优化模型和求解算法。维护决策确定修复每个组件的最佳时间，这反过来又决定了涡轮机的故障风险。更具体地说，优化模型的特点是一个涡轮机的故障时间的第一次，它的组成部件之一失败-一个系统的可靠性概念称为竞争风险的开发。由此产生的涡轮机故障影响风电场运营和收入的优化。进行了广泛的实验，多个风力发电场与300风力涡轮机- 1200组件-展示了所提出的框架的性能超过传统的方法。
2021-01-04 cs.SY eess.SY
The helix approach: using dynamic individual pitch control to enhance wake mixing in wind farms
使用动态概念的风电场控制是一个研究课题，正在收到越来越多的兴趣。该方法的主要概念是风力涡轮机控制设置的动态变化导致更高的尾流湍流，并且随后由于增加的混合而导致更快的尾流恢复。因此，下游涡轮机经历更高的风速，从而增加其能量捕获。动态风电场控制的当前技术状态是改变上游涡轮机的推力的大小。虽然非常有效，但这种方法也会导致功率和推力变化增加，对能量质量和疲劳负载产生负面影响。在本文中，提出了一种新的方法，在风电场的风力涡轮机的动态控制：使用单独的桨距控制，固定框架的倾斜和偏航力矩的涡轮机上的变化，从而动态地操纵尾流。这种策略被命名为螺旋方法，因为产生的尾流具有螺旋形状。双涡轮风力发电场的大涡模拟表明，螺旋的方法导致增强的尾流混合与最小的功率和推力的变化。
2020-04-08 cs.SY eess.SY
Reduced-order Aggregate Dynamical Model for Wind Farms
University of Minnesota（明尼苏达大学）
本文提出了一种用于由相同并联连接的Type-3风电机组组成的风场的降阶聚合模型，通过机械动力学和电气动力学的建模，实现了对整个风场动态的等效捕捉，并通过数值模拟验证了该模型的准确性和计算优势。
2018-10-27 cs.SY eess.SY
On wind farm wake mixing strategies using dynamic individual pitch control
动态风电场控制是一种新的策略，其目的是在上游风力涡轮机上应用时变的、通常是周期性的控制信号，以增加涡轮机后面的尾流混合。因此，尾流恢复加速，导致下游涡轮机的更高功率产生。随着对风电场中的风力涡轮机的动态控制策略的兴趣的增加，提出了不同的方法。一种这样的新颖方法被称为动态单独桨距控制（DIPC）。在DIPC中，涡轮机的每个叶片桨距角被独立地控制以动态地操纵施加在风上的推力矢量的方向。因此，尾流的方向是变化的，诱导尾流混合，而转子上没有显著的推力大小变化。在本文中，不同的变化在推力方向的有效性进行了评估和比较，使用大涡模拟（LES）实验。
2020-03-25 cs.SY eess.SY
Data-Driven Surrogate-Model for Real-Time Loads Prediction in Floating Wind Farms
Politecnico di Milano（米兰理工大学）；TU Delft（代尔夫特理工大学）
本研究提出一种数据驱动的浮式风电场实时载荷预测替代建模框架，采用两阶段方法结合FFNN与GPR或FFNN修正残差，DEL估计误差低于15%且计算耗时满足实时要求，展现了其在浮式风电场控制中的应用潜力。
2026-10-14 cs.SY eess.SY
Optimal Power Flow in Hybrid AC and Multi-terminal HVDC Networks with Offshore Wind Farm Integration Based on Semidefinite Programming
多端高压直流技术是海上风电场并网的一项重要技术，对控制和运行方案提出了新的要求。因此，该系统的最优潮流问题对于实现最优经济运行具有重要意义。本文提出了一种基于半定规划的凸松弛模型来求解含DC/DC换流器的MT-HVDC系统的最优潮流问题。海上风电场集成的混合AC和MT-HVDC系统用于测试。仿真结果验证了所提模型的有效性，并保证获得全局最优解。
2019-11-02 cs.SY eess.SY
Review on Monitoring, Operation and Maintenance of Smart Offshore Wind Farms
Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（齐鲁工业大学（山东省科学院））；Northeast Electric Power University（东北电力大学）；Changchun Institute of Technology（长春工程学院）；Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
近年来，随着风能的开发，风电场的数量和规模都在迅速发展。由于海上风电场具有风速稳定、清洁、可再生、无污染、不占用耕地等优点，已逐渐成为世界各国风电产业的新趋势。海上风电的运维模式正在向数字化、智能化方向发展。开展海上风电场的监测与运行维护研究，对于降低海上风电场的运行维护成本，提高海上风电场的发电效率，提高海上风电场系统的稳定性，建设智能海上风电场具有重要意义。本文将主要从“海上风电工程与生物环境”监测、电力设备监测和智能海上风电场运行维护等方面对海上风电场的监测、运行维护进行分析和总结。最后，提出了智能海上风电场在监测、运行和维护方面的未来研究挑战，并对该领域未来的研究方向进行了展望。
2022-11-01 cs.AI cs.SY eess.SY
Probabilistic Optimal Power Flow Considering Correlation of Wind Farms via Markov Chain Quasi-Monte Carlo Sampling
Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）；University of Newcastle（纽卡斯尔大学）
本文提出一种新的随机方案，用于处理复杂风速分布及不同风场的相关性，通过马尔可夫链准蒙特卡洛采样提高收敛速度，验证了在IEEE 14-和118节点系统中有效性。
2018-09-14 cs.SY eess.SY
A tutorial on the synthesis and validation of a closed-loop wind farm controller using a steady-state surrogate model
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；National Renewable Energy Laboratory (NREL)（美国国家可再生能源实验室）
本文通过稳态代理模型展示风力发电场闭环控制器的完整合成流程，提出了一种高效且模块化的通信接口，使研究人员能够方便地在大涡模拟中测试其控制算法，并展示了所提闭环控制器相比传统贪心操作可使9台风机农场的发电量提高高达11%。
2019-07-16 cs.SY eess.SY
A Dynamic Equivalent Method for PMSG-WTG Based Wind Farms Considering wind Speeds and Fault Severities
电力系统的动态安全评估需要通过时域仿真扫描预选集内的事故。随着越来越多的逆变器发电，如风力发电、太阳能发电等，被纳入电力系统，电磁暂态仿真被采用。然而，如果对逆变器基发电单元进行详细建模，将大大增加仿真的复杂性。为了降低含大型风电场的电力系统仿真计算的复杂性，开发适用于期望事故分析的风电场动态等值方法至关重要。永磁同步发电机-风力发电机组（PMSG-WTG）的动态响应特性不仅受其控制策略的影响，还受运行风速和故障严重程度的影响。因此，本文提出了一种考虑风速和故障严重度的PMSG-WTG风电场动态等值方法。首先，分析了PMSG-WTG可能的响应特性，提出了基于运行风速和故障端电压的PMSG-WTG聚类方法。然后，一个单机等效的方法，介绍了每一组PMSG-WTG。针对具有有功功率斜坡恢复过程的PMSG-WTG组，设计了具有分段有功电流斜坡率限制的等效模型。为了获得聚类指标，提出了一种基于仿真的风电场公共连接点（PCC）电压迭代计算方法，并进一步提出了PMSG-WTG端电压计算方法。仿真结果验证了该方法的有效性和准确性。
2022-11-23 cs.SY eess.SY
Vertical Airborne Wind Energy Farms with High Power Density per Ground Area based on Multi-Aircraft Systems
本文提出并模拟了垂直空中风能（AWE）农场的基础上，多飞行器系统的高功率密度（PD）每地面面积。这些农场由许多独立的地面定位系统组成，这些系统以相同的倾角飞行，但具有不同的系绳长度，使得所有飞行器在垂直于系绳的大的平面椭圆区域中飞行。根据风向，各个系统被分配了非重叠的飞行圆柱体。考虑Betz极限的详细计算，假设立方平均风功率密度为7 m/s，得出潜在年平均PD为43 MW/km $^2$。具有典型堆积密度的常规风电场在相同风场中将产生2.4 MW/km $^2$的PD。使用最优控制的更精确的模拟结果是，对于实际推荐的飞行轨迹，PD为6 MW/km $^2$。这种PD已经可以用翼展为5.5米的小型飞机来实现。仿真结果还表明，可实现的PD比具有相同翼展的单机AWE系统高出一个数量级以上。
2022-11-28 cs.SY eess.SY
Learning to Optimise Wind Farms with Graph Transformers
Imperial College London（帝国理工学院）；University of Bayreuth（拜罗伊特大学）
本研究提出一种基于图Transformer的风电场功率预测数据驱动模型，可结合遗传算法优化偏航角配置，在保证精度接近工业仿真工具的同时大幅降低计算成本。
2023-11-21 cs.LG cs.SY eess.SY
Active Power Control of Waked Wind Farms: Compensation of Turbine Saturation and Thrust Force Balance
有功功率控制调节风电场产生的总功率与电网消耗的功率。由于尾流效应，在下游风力涡轮机处，可用功率降低并且湍流增加。这种影响导致了风力发电场控制的设计挑战，其中应保持供应和需求之间的微妙平衡，同时考虑风力涡轮机结构中的负载平衡。我们提出了一个简单的反馈控制器，调整所需的功率设定点的个别风力涡轮机，以补偿涡轮机的饱和度和平衡推力的基础上的控制架构。出于补偿目的，风力涡轮机中的功率跟踪的动态近似为纯时间延迟过程，并且推力平衡设计基于涡轮机的识别的线性模型。在本文中，我们表明，所提出的控制架构允许所产生的功率跟踪其参考，即使当涡轮机饱和，而推力是平衡的。此外，结果表明，所提出的功率分配策略，考虑推力平衡，也避免了汽轮机饱和，从而有利于能源生产。所提出的反馈控制器的有效性证明了使用高保真计算流体动力学模拟的小型风电场。
2021-04-08 cs.SY eess.SY
Uncertainty Set Prediction of Aggregated Wind Power Generation based on Bayesian LSTM and Spatio-Temporal Analysis
MOE KLINNS Lab of Xi’an Jiaotong University（西安交通大学教育部KLINNS实验室）；Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
在电力市场环境下，分布式风电场的聚集随机特性将为系统的安全经济运行提供有价值的信息。研究了地理分布风电场聚集发电量的不确定集预测问题。提出了一个时空模型，从邻近风电场的近地面风场的局部观测中学习动态特征。我们使用贝叶斯LSTM，一种概率预测模型，来获得单个风电场发电的不确定性集。然后，不同的风电场之间的空间相关性，以校正输出结果。基于西北地区6个风电场实际数据的数值检验结果表明，分布式风电场聚合风发电量的不确定性集比单个风电场的不确定性集波动小。
2021-10-07 cs.LG cs.SY eess.SY
Model predictive control of wakes for wind farm power tracking
本研究提出一种考虑尾流动力学的风电场模型预测控制方案，通过结合Gaussian尾流模型与观测点估算风速和功率，将优化问题重构为混合整数二次约束二次规划在线求解最优偏航角与轴向诱导因子，实现良好功率跟踪与功率均匀分配，且具备实时性。
2024-05-21 cs.SY eess.SY
Collective Large-scale Wind Farm Multivariate Power Output Control Based on Hierarchical Communication Multi-Agent Proximal Policy Optimization
Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）；China Academy of Industrial Internet（中国工业互联网研究院）
针对风电场高复杂性导致的功率控制难题，提出HCMAPPO算法协调多变量连续控制，通过分层通信最大化功率输出，实验证明其显著优于传统方法且可跨规模应用。
2023-05-17 cs.AI cs.MA cs.SY
Integrating Black Start Capabilities into Offshore Wind Farms by Grid-Forming Batteries
电力系统目前正经历着通过大规模部署可再生能源发电脱碳的过渡。这些正在逐步取代传统的火力发电厂，后者是今天黑启动（BS）服务的主要提供者。因此，在全部/部分断电的情况下，常规黑启动资源未准备好操作。海上风电场（OWF），其大容量和快速控制器，有潜力作为新的BS单元。这一新服务引入了对风力电力系统的新设计的需求，以能够满足非传统发电机组的黑启动要求。在本文中，挑战和可能的解决方案，在集成BS服务到OWF将被提出。第一挑战由BS单元的实现来表示。BS装置应能够首先形成风电场功率岛，并承受通电引起的瞬态现象。可以有几种不同的解决方案，例如，在风电场设计中集成电网形成转换器，其可以是电池储能系统（BESS）。在本文中，具体的挑战进行了分析，使用模拟的风电场配备了一个网格形成BESS，并讨论了建议的解决方案。可以得出结论，由BESS和OWF组成的混杂系统结合诸如网格形成控制、软计费等的新技术代表了能够利用OWF提供BS服务的可行建议。
2022-11-11 cs.SY eess.SY
Feedforward-Feedback wake redirection for wind farm control
本文提出了一种用于风电场控制的前馈-反馈复合尾流重定向框架。FLORIS尾流模型是一种面向控制的稳态尾流模型，用于计算给定风电场布局和大气条件下的最佳偏航角。最佳偏航角，使总功率输出最大化，应用于风电场。此外，基于激光雷达的闭环尾流重定向概念用于实现涡轮机水平上的局部反馈。根据风力涡轮机顺风处的激光雷达测量值\unit [3]{D}估算尾流中心。动态反馈控制器支持前馈控制器并抑制干扰并适应模型不确定性。总的来说，总框架，并应用于一个九涡轮风力发电场的测试情况。在一个高保真度的仿真研究的概念表明，有前途的结果和增加的总能量生产相比，基线的情况下，前馈的情况下。
2021-04-21 cs.SY eess.SY math.OC
Closed-loop model-predictive wind farm flow control under time-varying inflow using FLORIDyn
本文提出基于 FLORIDyn 与集合卡尔曼滤波的闭环模型预测风电场控制框架，仅靠风机测量在线优化设定点，在十机、3 小时时变入流仿真中实现最高 4.4% 增能并提升抗扰鲁棒性。
2025-03-04 cs.SY eess.SY
Active power control of wind farms: an instantaneous approach on waked conditions
本文提出了一种闭环控制器的风电场提供有功功率控制服务，使用高保真计算流体动力学为基础的风力发电厂模拟器。所提出的设计提高了功率跟踪稳定性，并允许简单的理解，其中每个涡轮机被认为是一个纯时滞系统。本文研究了在完全唤醒条件下，在有限的功率可用性与不同的标称功率分布的控制性能。结果表明，通过关闭控制回路获得的电力生产的改善，相比贪婪操作。此外，功率跟踪能力通过轴向感应所支持的标称功率分布以及涡轮饱和的发生和负载分布而增强。
2022-05-12 cs.SY eess.SY
Adaptive Zone-2 Distance Protection Scheme for Multi-Terminal Line Connecting Wind Farm
Lulea University of Technology（吕勒奥理工大学）；University of Science and Technology of Mazandaran（马赞达兰科技大学）；Qazvin Azad University（加兹温自由大学）
本文研究了风电场连接线路Zone-2距离继电器中风速变化的影响，提出基于神经网络的自适应技术，以协调Zone-2操作并防止过/欠reach，提升系统稳定性。
2018-06-25 cs.SY eess.SY
Proportional dispatch and fairness in wind farm power tracking
Inria and DI ENS, Ecole Normale Supérieure, PSL Research University（法国国家信息与自动化研究所与巴黎高等师范学院、PSL研究大学）；IFP Energies nouvelles（IFP新能源研究院）
针对风电场功率跟踪问题，提出迭代比例分配方法实现涡轮间功率储备公平分布，兼顾鲁棒性和计算效率，接近最大最小公平性。
2026-08-11 cs.SY eess.SY
Performance of Differential Protection Applied to Collector Cables of Offshore Wind Farms with MMC-HVDC Transmission
University of São Paulo（圣保罗大学）；Federal University of Paraíba（帕拉伊巴联邦大学）；Universitat Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学）
本文研究了基于MMC-HVDC输电的海上风电场集电电缆在IBRs供电条件下传统差动保护的局限性，并通过仿真比较了考虑序分量的增强策略。
2026-01-23 cs.SY eess.SY
From Cut-In to Rated: Multi-Region Floating Offshore Wind Farm Control for Secondary Frequency Regulation
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
本文提出多区域控制框架，针对风速区间设计新型发电机转矩控制器和PI-LQR，采用sigmoid函数实现控制融合，通过NL-MPC和LPVTD-MPC模型实现风电场功率跟踪，验证了两种方法在二次频率调节市场的有效性。
2026-04-09 cs.SY eess.SY
Stochastic Dynamic Programming for Wind Farm Power Maximization
风电场可以通过协调整个风电场各个涡轮机控制器的设定点，利用先进的控制算法提高年发电量（AEP）。然而，在实际应用中实现性能改进仍然是一个重大的挑战，因为很难利用模型来捕捉相关的复杂空气动力学现象，同时又保持对控制设计的服从性。我们制定了一个多阶段的随机最优控制问题的风电场功率最大化，并表明它可以通过动态规划解析求解。特别是，我们的模型结合了状态和输入相关的乘性噪声，其分布捕获随机风波动。最优控制策略和值函数明确地结合了这些分布的矩，建立了风流量数据和最优反馈控制之间的联系。我们用数值实验来说明结果，这些实验证明了我们的方法比基于确定性模型的现有方法的优势。
2020-03-17 cs.SY eess.SY math.OC
Large-scale Offshore Wind Farm Electrical Collector System Planning: A Mixed-Integer Linear Programming Approach
提出了一种基于混合整数线性规划的大规模海上风电场集电系统规划方法，对海上变电站的规模和选址以及风电机组之间的线路进行了优化。我们发现，该问题类似于配电系统规划，其中的配电网扩展规划（DNEP）的拓扑约束应用，以保证ECS拓扑的辐射性，并加快求解过程。基于63个固定位置风电机组的OWF算例表明了该方法的有效性，与传统设计相比，ECS的电缆投资成本降低了23%，功率损耗降低了44%，并在径向约束的帮助下减少了计算时间。
2021-08-19 cs.SY eess.SY
Edge Intelligence Empowered UAVs for Automated Wind Farm Monitoring in Smart Grids
随着风力发电的开发，更多的涡轮机将部署在可能具有恶劣工作条件的偏远地区（例如，海上风电场）。恶劣的工作环境可能会导致涡轮机的巨额运营和维护成本。部署无人驾驶飞行器（UAV）进行涡轮机检查被认为是人工检查的可行替代方案。无人机自动化检查的一个重要目标是最大限度地减少无人机检查所有涡轮机的飞行时间。因此，本文的第一个贡献是制定一个优化问题，以计算满足上述目标的涡轮机检查的最佳路线。另一方面，无人机有限的计算能力可以用来增加风力涡轮机的发电量。可以通过控制涡轮机的偏航角来优化涡轮机的发电。预测风速和风向等风况对于解决这两个优化问题至关重要。因此，无人机可以利用其有限的计算能力来进行风预测。通过这种方式，无人机在海上风电场形成了边缘智能。根据预测的风况，我们设计了两种算法来解决公式化的问题，然后用实际数据对所提出的方法进行评估。结果表明，所提出的方法提供了一个改进的44%的涡轮发电相比，提前一小时的预测和25%的无人机的飞行时间相比，选择的基线方法减少。
2020-09-23 cs.SY eess.SY
Autoencoder-Based and Physically Motivated Koopman Lifted States for Wind Farm MPC: A Comparative Case Study
本文对比两种用于风电场MPC的AE-Koopman模型，发现估计风速的模型优于物理启发Koopman模型，而直接预测功率的纯数据驱动模型仅在物理假设错误且模型及时更新时更具优势。
2024-09-10 cs.SY eess.SY
PLL Based Sub-/Super-synchronous Resonance Damping Controller for D-PMSG Wind Farm Integrated Power Systems
Xi’an Thermal Power Research Institute CO.LTD.（西安热工研究院有限公司）
本文提出基于锁相环的自适应次/超同步共振阻尼控制器，解决传统方法存在的控制成本高、参数调节复杂等问题，通过简化结构和灵活适应性提升控制器性能。
2026-04-02 cs.SY eess.SY
A Dynamic Equivalent Method for PMSG Based Wind Farms Under Asymmetrical Faults
本文针对不对称故障下直驱永磁同步风电场，提出一种考虑风速与故障严重程度的三机等值方法，并通过多分段斜率恢复模型和迭代仿真获取聚类指标，在IEEE 39节点系统中验证了其有效性。
2023-07-07 cs.SY eess.SY
Configuration and EMT Simulation of the 240-bus MiniWECC System Integrating Offshore Wind Farms (OWFs)
本文在PSCAD中构建集成海上风电场详细模型的240节点miniWECC系统，采用顺序初始化实现EMT平稳启动，并通过风速变化与接地故障验证其有效性。
2025-01-08 cs.SY eess.SY
Transient Synchronization Stability Analysis of Wind Farms with MMC-HVDC Integration Under Offshore AC Grid Fault
MMC-HVDC并网的海上风电场可能发生短路故障，而其暂态稳定性分析尚不完善。本文从故障发生到故障后的整个系统状态出发，分析了该系统的失步机理，并对故障类型和故障清除进行了讨论。提出了一种稳定性指标来量化系统的暂态同步稳定性，该指标不仅可以评估故障清除后风电机组能否与海上MMC并网，还可以评估稳定性改善方法的性能。最后，在PSCAD/EMTDC仿真平台上进行了6种工况的仿真试验，通过数值仿真和所提稳定性指标对现有的4种稳定性改善方法的性能进行了比较。
2021-10-25 cs.SY eess.SY
Model predictive control strategy in waked wind farms for optimal fatigue loads
本文提出一种闭环模型预测控制策略，在尾流风电场中优化功率跟踪与疲劳载荷，通过权衡载荷均衡，在64台风机仿真中验证了可缓解动态疲劳载荷且不影响功率跟踪。
2023-08-25 cs.SY eess.SY
Scalable Optimization for Wind Farm Control using Coordination Graphs
Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学）；HU University of Applied Sciences（HU应用科学大学）；Hasselt University（哈塞尔特大学）；Data Science Institute（数据科学研究院）
风力发电场是生态和可再生能源发电的关键驱动力。由于其容量的快速增加，当代风电场需要坚持对功率输出的严格限制，以确保电网的稳定性。具体地，要求风电场控制器将风电场的电力生产与电网运营商施加的电力需求相匹配。这是一个重要的优化问题，因为风力涡轮机之间存在复杂的依赖关系。最先进的风力发电场控制通常依赖于基于物理学的方法，这些方法无法捕获定义涡轮机健康状态的完整负载谱。如果不考虑这一点，农场涡轮机的长期可行性就会受到威胁。考虑到决定涡轮机寿命的复杂依赖性，学习灵活的最优控制策略需要数据驱动的方法。然而，由于风电场是大规模的多智能体系统，在整个联合行动空间优化控制策略是棘手的。我们提出了一种新的学习方法，利用稀疏的风电场结构分解的优化问题的风电场控制。使用贝叶斯方法，基于多智能体汤普森采样，我们探讨了与需求相匹配的配置的因子联合行动空间，同时考虑涡轮机的寿命。我们将我们的方法应用于网格状风电场布局，并使用最先进的风流模拟器评估配置。我们的结果是有竞争力的基于物理的启发式方法的需求误差，而相反的启发式，我们的方法的寿命高风险涡轮机。
2021-01-19 cs.AI cs.LG cs.SY
WAKE-NET: A 3D-Wake-Aware Economic Turbine Layout and Cabling Optimization Framework for Multi-Capacity Multi-Hub-Height Wind Farms Serving Grid-Scale and Industrial Power Systems
University of Houston（休斯顿大学）
提出WAKE-NET框架，集成涡轮机布局、容量选择、电缆布线和轮毂高度多样化，通过尾流感知优化提高风电场能量产量和经济评估的可靠性。
2026-06-11 cs.SY eess.SY
A Smart Switch Configuration and Reliability Assessment Method for Large-Scale Offshore Wind Farm Electrical Collector System
针对远海海上风电场电气集电系统的高可靠性需求，提出一种支持故障后网络恢复的开关配置与基于优化模型的可靠性评估方法，能确定最优重构策略以最大化可靠性，且比传统蒙特卡洛方法更高效准确。
2023-04-08 cs.SY eess.SY
Day-Ahead Bidding Strategies for Wind Farm Operators under a One-Price Balancing Scheme
本文研究单一价格平衡机制下风电场运营商的日前投标问题，提出一种带风险约束的随机优化策略，在最大化预期利润的同时降低不平衡风险，并证明其优于传统点预测投标。
2025-06-27 cs.SY eess.SY
Reinforcement Learning Increases Wind Farm Power Production by Enabling Closed-Loop Collaborative Control
提出首个直接与高保真度大涡模拟集成的强化学习控制器，通过动态闭环协作控制实时响应大气湍流，使风电场功率输出提升4.30%，显著优于静态最优偏航控制。
2025-06-25 cs.LG cs.SY eess.SY
Non-parametric Impedance based Stability and Controller Bandwidth Extraction from Impedance Measurements of HVDC-connected Wind Farms
Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学）
本文提出一种非参数方法，通过分析风场与HVDC系统的阻抗频率响应，识别影响系统稳定性的关键控制器带宽，并提出基于重新调节关键控制器带宽的抑制技术。
2017-04-16 cs.SY eess.SY
Robust black start of an offshore wind farm with DRU based HVDC link using power synchronization control
本文提出一种用于含DRU-HVDC链路海上风电场黑启动的通用功率同步控制器，通过外环电压-功率下垂和虚拟功率量应对大延迟，实现均衡功率分配与稳定运行，案例验证其鲁棒性。
2025-06-20 cs.SY eess.SY
Detection of Nonlinear Behavior in Voltage Source Converter Control in Wind Farms Based on Higher-Order Spectral Analysis
近年来，风电引起的次同步振荡（SSO）事故受到广泛关注。需要一种方法来区分记录的等幅事故波形中是否存在非线性行为，以便采用不同的方法来分析振荡的机理。自20世纪60年代以来，高阶统计量理论已成为产品质量控制中检测非线性行为的有力工具。然而，HOS分析已经被应用于机械状态监测和故障诊断，即使在引入电力系统和风电场。本文以风电场电压源换流器（VSC）控制系统为研究对象，基于高阶稳定性分析方法，对风电场电压源换流器（VSC）的双边或单边饱和硬限制引起的非线性行为进行了检测。首先，对传统的描述函数进行扩展，以获得更多的频域信息，并在此基础上研究了双边和单边饱和硬极限的谐波特性。然后引入双谱和三谱作为高阶谱，并将其推广到双相干和三相干谱，以消除变结构控制控制系统中线性部分的影响。严格证明了DNB和基于HOS的分类的有效性，并给出了详细的计算和估计过程。最后，通过仿真结果证明和进一步讨论所提出的方法。
2022-11-07 cs.SY eess.SY
Wind turbine condition monitoring based on intra- and inter-farm federated learning
Bern University of Applied Sciences, School of Engineering（伯恩应用科学大学工程学院）；Università della Svizzera italiana, Faculty of Informatics（瑞士联合大学信息学院）；Delft University of Technology, Department of Geoscience（代尔夫特理工大学地质学院）；Remote Sensing, Stevinweg 1, 2628 Delft, The Netherlands（遥感学院，Stevinweg 1，2628 Delft，荷兰）
该研究将联邦学习应用于风力发电机状态监测的故障检测任务，对比了风场内与跨风场等不同协作策略的效果，证实多机组联邦学习可提升模型性能、减少所需数据量，同时指出跨风场协作在数据异质和不平衡场景下可能表现更差。
2024-09-05 cs.LG cs.SY eess.SY
STOCHOS: Stochastic Opportunistic Maintenance Scheduling For Offshore Wind Farms
尽管前景看好，但海上风能的众多经济和环境效益仍然受到其高运营和维护（O&M）支出的影响。一方面，海上特定的挑战，如偏远的场地，恶劣的天气，运输要求和生产损失，大大增加了相对于陆基风电场的O&M成本。另一方面，天气条件、资产退化和电价的不确定性在很大程度上限制了农场经营者确定维护可能的时间窗口的能力，更不用说最佳时间窗口了。作为回应，我们提出了STOCHOS，简称随机整体机会调度-一种维护调度方法，专门针对海上风电场的独特挑战和不确定性。鉴于关键环境和运行参数的概率预测，STOCHOS通过利用有利的天气条件、现场维护资源和最大的运营收入所带来的机会，优化安排海上维护任务。STOCHOS是制定为一个两阶段的随机混合整数线性规划，我们解决了使用基于滚动时域算法，符合工业实践。在美国北大西洋的真实数据上进行了测试，其中有几个海上风电场正在开发中，STOCHOS在各种O&M指标上相对于普遍的维护基准表现出相当大的改进，包括总成本，停机时间，资源利用率和维护中断。
2022-11-26 cs.SY eess.SY math.OC
WFCRL: A Multi-Agent Reinforcement Learning Benchmark for Wind Farm Control
Inria（法国国家信息与自动化研究所）；École Normale Supérieure（巴黎高等师范学院）；PSL Research University（巴黎文理研究大学）；IFP Energies nouvelles（法国石油与新能源研究院）
WFCRL是首个用于风电场控制的多智能体强化学习开源基准，提供静态与动态模拟器及多种风场布局，支持迁移学习以应对扩展挑战。
2025-01-23 cs.LG cs.MA cs.SY
Adjoint Optimisation for Wind Farm Flow Control with a Free-Vortex Wake Model
风力发电场流控制旨在通过减少涡轮机之间的气动尾流相互作用来提高风力涡轮机性能。基于物理的动态风电场流模型对于探索尾流重定向和动态感应控制等控制策略至关重要。自由涡方法可以提供一种计算效率高的方法来模拟风力涡轮机尾流动力学，以实现控制优化。我们提出了一个面向控制的自由涡尾流模型的二维和三维致动器盘代表风力涡轮机尾流。离散伴随方程的新颖推导允许在经济的模型预测控制算法中用于基于梯度的优化的有效梯度评估。在两个涡轮机的情况下，研究平均功率最大化的初步结果。一个感应控制信号被发现使用的2D模型是大致周期性的，并支持以前的结果动态感应控制，以刺激尾流混合。3D模型公式有效地模拟了偏航失准下的卷曲尾流。在随时间变化的风向下，优化找到了演示尾流转向和到贪婪控制的平滑过渡的解决方案。具有梯度信息的自由涡尾流模型显示了有效优化的潜力，并为进一步探索动态风电场流量控制提供了一种有前途的方法。
2022-10-27 cs.SY eess.SY physics.flu-dyn
Multi-Objective Control Co-design Using Graph-Based Optimization for Offshore Wind Farm Grid Integration
本研究提出基于图优化的控制协同设计方法，用于海上风电场并网的多目标优化，识别帕累托前沿，帮助决策者选择最佳折中方案。
2024-06-14 cs.SY eess.SY math.OC
Stochastic Sequential Feedback Optimization for Wind Farm Control under Time-Varying Inflow
Delft Center of Systems and Control, TU Delft（代尔夫特系统与控制中心，代尔夫特理工大学）
针对时变随机运行条件下的非线性系统稳态优化问题，提出随机序贯反馈优化（S2FO）方法，结合投影反馈梯度与序贯灵敏度估计，并应用于风电场功率最大化，仿真显示其在持续尾流下提升平均发电功率。
2026-10-06 cs.SY eess.SY math.OC
Joint Optimization of Production and Maintenance in Offshore Wind Farms: Balancing the Short- and Long-Term Needs of Wind Energy Operation
本文提出一个基于随机优化的决策理论框架，联合优化海上风电场的电力生产与资产维护，通过平衡短期收入与长期支出，实现经济效益提升，并用真实数据验证了其优越性。
2023-08-30 cs.SY eess.SY math.OC
Benchmarking Sequential Feedback Optimization for Wind Farm Power Maximization
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
使用中保真动态流模型，对比顺序反馈优化与基于伴随的经济模型预测控制和极值搜索控制在九涡轮机布局下的稳态功率和计算效率，SFO在实时可行性下实现更高稳态功率。
2026-06-06 cs.SY eess.SY math.OC
Control Co-Design Under Uncertainty for Offshore Wind Farms: Optimizing Grid Integration, Energy Storage, and Market Participation
本文提出一种控制协同设计方法，在考虑能源市场与一次调频市场参与及风资源和电价不确定性下，联合优化海上风电场并网设计、控制决策和陆上储能容量配置，并在美国西海岸五个选址上验证可使市场收益提升3.2%。
2025-04-11 cs.CE cs.SY eess.SY
