基于模糊下垂和分区减载控制的储能型风电场无功优化策略

骆钊; 王琛; 莫熙; 杨志超; 梁峻恺; 雷元庆

doi:10.16081/j.epae.202605007

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基于模糊下垂和分区减载控制的储能型风电场无功优化策略

清洁能源 | 更新时间：2026-06-29

- 基于模糊下垂和分区减载控制的储能型风电场无功优化策略
- Reactive power optimization strategy of energy storage-based wind farm based on fuzzy droop and zonal deloading control
- 电力自动化设备 2026年46卷第7期页码：132-139
- 作者机构：
  
  1.昆明理工大学电力工程学院，云南昆明 650500
  2.云南电力调度控制中心，云南昆明 650051
  3.东南大学电气工程学院，江苏南京 210096
- 作者简介：
  
  骆钊（1986 —），男，教授，博士，通信作者，主要研究方向为区块链、电力市场与电力监管、能源互联网与电力规划、人工智能在电力系统中的应用等（E-mail：waiting.1986@live.com）；
  王琛（1999 —），男，硕士研究生，主要研究方向为电力系统运行与控制、主动配电网的应用等（E-mail：1148507989@qq.com）。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52277104);国家重点研发计划项目(2022YFB2703500);云南省重点研发计划项目(202402AF080006)
- DOI：10.16081/j.epae.202605007
  中图分类号： TM614
- 收稿：2024-11-10，
  
  修回：2025-08-01，
  
  网络首发：2026-05-21，
  
  纸质出版：2026-07-10
- 稿件说明：
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骆钊,王琛,莫熙等.基于模糊下垂和分区减载控制的储能型风电场无功优化策略[J].电力自动化设备,2026,46(07):132-139.

Luo Zhao,Wang Chen,Mo Xi,et al.Reactive power optimization strategy of energy storage-based wind farm based on fuzzy droop and zonal deloading control[J].Electric Power Automation Equipment,2026,46(07):132-139.
骆钊,王琛,莫熙等.基于模糊下垂和分区减载控制的储能型风电场无功优化策略[J].电力自动化设备,2026,46(07):132-139. DOI： 10.16081/j.epae.202605007.

Luo Zhao,Wang Chen,Mo Xi,et al.Reactive power optimization strategy of energy storage-based wind farm based on fuzzy droop and zonal deloading control[J].Electric Power Automation Equipment,2026,46(07):132-139. DOI： 10.16081/j.epae.202605007.

摘要

针对直驱风电场并网点电压波动、风机间无功协调控制能力不足的问题，提出一种基于模糊下垂和分区减载控制的储能型风电场无功优化策略。基于虚拟同步理论，建立直流侧附加电化学储能的储能型直驱风机的数学模型。在机组层的无功控制中，以并网点电压偏差和风速信息为输入，当风机的无功调节能力充足时，采用模糊控制器对无功下垂系数进行自适应调节，当风机的无功调节能力不足时，采用基于电压偏差的分区减载调压方法。在场站层的无功控制中，以并网点／机端电压波动最小和有功功率阈值最大为目标，采用多目标樽海鞘算法求解各风机、无功补偿装置的无功功率。仿真结果表明，所提无功优化策略可以显著提升风电场并网点电压的稳定性并降低电压偏差。

Abstract

In order to address the problems of voltage fluctuations at the grid connection point of direct-drive wind farms and insufficient reactive power coordination control capability among wind turbines，a reactive power optimization strategy of energy storage-based wind farm based on fuzzy droop and deloading control is proposed. Based on the virtual synchronization theory，a mathematical model of energy storage-based permanent magnet synchronous generator（PMSG） with additional electrochemical energy storage on the DC side is established. In the reactive power control at the PMSG level，grid connection point voltage deviation and wind speed information are taking as inputs. When the reactive power adjustment capability of PMSG is sufficient，the reactive power droop coefficient is adaptively adjusted through a fuzzy controller，and when the reactive power regulation capability of PMSG is insufficient，a zonal deloading voltage regulation method based on voltage deviation is adopted. In the reactive power control at the wind farm level，with the goal of minimizing the voltage fluctuation at the grid connection point/machine terminal and maximizing the active power threshold，the reactive power of each PMSG and reactive power compensation device is solved by using multi-objective salp swarm algorithm. The simulative results show that the proposed reactive power optimization strategy can significantly enhance the voltage stability at the grid connection point of wind farm and reduce the voltage deviation.

关键词

Keywords

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