Chang Yan · Sheng Huang · Yinpeng Qu · Xueping Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月

风电场高效功率调度依赖于精确的需求功率跟踪。本文提出一种基于数据驱动灵敏度（DDS）的分散式风电场功率跟踪与电压控制方法，仅利用本地运行变量实现模型预测控制（MPC），获得近似全局最优解。通过反向传播算法设计新的灵敏度计算方法，由全局映射模型（GMM）梯度得到DDS。电压DDS可替代传统MPC中的电压灵敏度，功率DDS建立不同风电机组出力间的线性关系，简化状态空间方程，降低二次规划维度。所设计的三种控制模式无需线路参数、降低计算复杂度或兼具两者优势。变量间距约束线性化方法将非线性约束转为线性，解...

解读: 该文提出的数据驱动灵敏度控制方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要参考价值。特别是其分散式控制架构可应用于ST系列储能变流器集群和PowerTitan大型储能系统的协调控制,通过本地数据实现近似全局最优的功率调度。文中的电压DDS方法可优化储能变流器的电压控制性能,功率DDS的线性化处理思路可用于...