海上风电汇集区域异构无功多时间尺度协同调控

钟康骅; 羿应棋; 张勇军; 樊玮; 易杨; 肖红燕

doi:10.7500/AEPS20250701001

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海上风电汇集区域异构无功多时间尺度协同调控

学术研究 | 更新时间：2026-10-10

- 海上风电汇集区域异构无功多时间尺度协同调控
- Multi-timescale Collaborative Regulation of Heterogeneous Reactive Power in Offshore Wind Power Collection Area
- 电力系统自动化 2026年50卷第19期页码：199-212
- 作者机构：
  
  1.华南理工大学电力学院，广东省广州市 510640
  2.广东电网有限责任公司电力调度控制中心，广东省广州市 510062
- 作者简介：
  
  钟康骅(1998—)，男，博士研究生，主要研究方向：大规模海上风电无功电压优化控制、分布式无功优化。E-mail：konver@foxmail.com
  羿应棋(1990—)，男，博士，主要研究方向：配用电大数据分析与应用。E-mail：2978562671@qq.com
  张勇军(1973—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：智能电网与能源互联网的规划、运行与控制等。E-mail：zhangjun@scut.edu.cn
- 基金信息：
  
  广东省自然科学基金资助项目(2024A1515010435)
- DOI：10.7500/AEPS20250701001
  中图分类号：
- 收稿：2025-07-01，
  
  修回：2025-11-02，
  
  网络首发：2026-07-15，
  
  纸质出版：2026-10-10
- 稿件说明：
移动端阅览
钟康骅,羿应棋,张勇军等.海上风电汇集区域异构无功多时间尺度协同调控[J].电力系统自动化,2026,50(19):199-212.

ZHONG Kanghua,YI Yingqi,ZHANG Yongjun,et al.Multi-timescale Collaborative Regulation of Heterogeneous Reactive Power in Offshore Wind Power Collection Area[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(19):199-212.
钟康骅,羿应棋,张勇军等.海上风电汇集区域异构无功多时间尺度协同调控[J].电力系统自动化,2026,50(19):199-212. DOI： 10.7500/AEPS20250701001.

ZHONG Kanghua,YI Yingqi,ZHANG Yongjun,et al.Multi-timescale Collaborative Regulation of Heterogeneous Reactive Power in Offshore Wind Power Collection Area[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(19):199-212. DOI： 10.7500/AEPS20250701001.

摘要

在海上风电弱短路比密集并网的环境下，并网点出现无功安全裕度不足、电压越限等问题。为提升汇集区域电压安全性并兼顾建设、运行经济性，文中纳入离散设备作为长期无功损耗补偿手段，辅助多智能体深度强化学习算法对连续设备的实时决策，提出一种基于域松弛控制的异构无功多时间尺度协同调控方法。首先，从运行安全与节能降损的角度，在关口无功注入空间分别定义了无功静态安全域、趋优空间两类域，并通过列与约束生成算法、最优潮流-逐点法分别得到二者的滚动搜索方法。进而，根据域的嵌套关系提出计及场站无功损耗的离散设备松弛控制模型，并设计了连续设备实时控制的多智能体深度强化学习算法分段奖励函数，形成在线协同调控体系。仿真结果表明，离散设备通过低频动作即可辅助连续设备在低出力条件完成实时电压控制与降损运行的协同任务。

Abstract

In the environment of dense grid-connection with weak short circuit ratio of offshore wind power

there are problems such as insufficient safety margin of reactive power and voltage exceeding limits at the grid-connection point. To enhance the voltage safety of the collection area while considering the construction and operation economy

this paper incorporates discrete devices as a long-term reactive power loss compensation method

assists multi-agent deep reinforcement learning algorithms in real-time decision-making of continuous devices

and proposes a multi-timesacle collaborative regulation method of heterogeneous reactive power based on region relaxation control. Firstly

from the perspectives of operation safety

energy conservation

and loss reduction

two types of regions

reactive power static security region and optimization space

are defined in the reactive power injection space at the gateway. Rolling search methods for both regions are obtained through column and constraint generation algorithm and optimal power flow-point by point method. Furthermore

based on the nested relationship of regions

a discrete device relaxation control model considering reactive power losses of stations is proposed

and a multi-agent deep reinforcement learning algorithm with segmented reward functions for real-time control of continuous devices is designed to form an online collaborative regulation system. The simulation results indicate that discrete devices can assist continuous devices in completing the collaborative task of real-time voltage control and loss reduction operation under low output conditions through low-frequency actions.

关键词

Keywords

references

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