基于深度强化学习与改进Jensen模型的风电场功率优化

王冠朝; 霍雨翀; 李群; 李强

doi:10.11930/j.issn.1004-9649.202410051

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基于深度强化学习与改进Jensen模型的风电场功率优化

风电机组暂态运行控制与试验验证关键技术 | 更新时间：2025-10-29

- 基于深度强化学习与改进Jensen模型的风电场功率优化
- Power Optimization of Wind Farms Based on Improved Jensen Model and Deep Reinforcement Learning
- “在风电场控制领域，专家提出了基于深度强化学习的控制方案，有效提升了风电场最大功率输出，降低了训练时间和计算资源消耗。”
- 中国电力 2025年58卷第4期页码：78-89
- 作者机构：
  
  1.南京理工大学电气工程系，江苏南京　210094
  2.国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，江苏南京　211103
- 作者简介：
  
  [ "", "王冠朝（2001），男，硕士研究生，从事风电参与调频、新能源并网与控制研究，E-mail：wangguanchao2001@163.com" ]
  [ "霍雨翀（1989），男，通信作者，博士，讲师，从事电力系统运行与控制技术、电力经济研究，E-mail：yuchong.huo@njust.edu.cn" ]
  [ "李群（1967），男，博士，高级工程师（教授级），从事电力系统运行和可再生能源并网研究，E-mail：qun_li@sina.com" ]
  [ "李强（1981），男，博士，高级工程师（教授级），从事远海风电的柔性直流输电研究，E-mail：35830342@qq.com" ]
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司科技项目（攻关团队项目）（含多构网型变流器的中远海风电场经柔直并网主动频率支撑关键技术，5108-202218280A-2-241-XG）。
- DOI：10.11930/j.issn.1004-9649.202410051
  中图分类号：
- 收稿：2024-10-15，
  
  修回：2025-03-18，
  
  纸质出版：2025-05-28
- 稿件说明：
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王冠朝, 霍雨翀, 李群, 等. 基于深度强化学习与改进Jensen模型的风电场功率优化[J]. 中国电力, 2025,58(4):78-89.

Guanchao WANG, Yuchong HUO, Qun LI, et al. Power Optimization of Wind Farms Based on Improved Jensen Model and Deep Reinforcement Learning[J]. Electric power, 2025, 58(4): 78-89.
王冠朝, 霍雨翀, 李群, 等. 基于深度强化学习与改进Jensen模型的风电场功率优化[J]. 中国电力, 2025,58(4):78-89. DOI： 10.11930/j.issn.1004-9649.202410051.

Guanchao WANG, Yuchong HUO, Qun LI, et al. Power Optimization of Wind Farms Based on Improved Jensen Model and Deep Reinforcement Learning[J]. Electric power, 2025, 58(4): 78-89. DOI： 10.11930/j.issn.1004-9649.202410051.

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基于深度强化学习与改进Jensen模型的风电场功率优化

Power Optimization of Wind Farms Based on Improved Jensen Model and Deep Reinforcement Learning

DOI：10.11930/j.issn.1004-9649.202410051