CN115566738B - 一种风电机组自优化的场群控制方法及装置 - Google Patents

一种风电机组自优化的场群控制方法及装置 Download PDF

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Abstract

本申请提出的风电机组自优化的场群控制方法、装置及存储介质中，第一风电机组向多个第二风电机组发送选举请求，其中，选举请求包括第一风电机组的健康状态和计算能力，以使每个第二风电机组根据选举请求确定是否向第一风电机组发送投票，在根据接收到的投票数量确定第一风电机组为主机组时，向多个第二风电机组发送指示信息，指示信息用于指示多个第二风电机组为从机组，并对风电场进行场群控制。由此可知，本申请可以从多个风电机组中确定出主机组，并通过主机组对风电场进行场群控制，从而实现了风电机组自优化的场群控制，进而使得风电场不会受到单个风电机组故障的影响，确保了风电场的稳定运行。

Description

一种风电机组自优化的场群控制方法及装置
技术领域
本申请涉及场群控制技术领域，尤其涉及一种风电机组自优化的场群控制方法、装置及存储介质。
背景技术
目前，风电场中包括多个风电机组，当风电场接收到电力调度时，需要对风电场中多个风电机组进行功率控制，以满足电力调度的需求。
相关技术中，通过风场监控系统或集控系统对风电场中多个风电机组的进行功率控制。但是，相关技术中，当风场监控系统或集控系统发生异常时，风电场的运行会受到严重影响，进而影响电力调度的完成。
发明内容
本申请提供一种风电机组自优化的场群控制方法、装置及存储介质，以解决上述相关技术中出现的技术问题。
本申请第一方面实施例提出一种风电机组自优化的场群控制方法，其特征在于，风电场包括第一风电机组和多个第二风电机组，所述方法由所述第一风电机组执行，所述方法包括：
向所述多个第二风电机组发送选举请求，其中，所述选举请求包括所述第一风电机组的健康状态和计算能力，以使每个第二风电机组根据所述选举请求确定是否向所述第一风电机组发送投票，所述多个第二风电机组为风电场中正常运行的风电机组；
在根据接收到的投票数量确定所述第一风电机组为主机组时，向所述多个第二风电机组发送指示信息，所述指示信息用于指示所述多个第二风电机组为从机组；
对风电场进行场群控制。
本申请第二方面实施例提出一种风电机组自优化的场群控制装置，其特征在于，风电场包括第一风电机组和多个第二风电机组，所述场群控制装置设置于所述第一风电机组中，所述装置包括：
第一发送模块，用于向所述多个第二风电机组发送选举请求，其中，所述选举请求包括所述第一风电机组的健康状态和计算能力，以使每个第二风电机组根据所述选举请求确定是否向所述第一风电机组发送投票，所述多个第二风电机组为风电场中正常运行的风电机组；
第二发送模块，用于在根据接收到的投票数量确定所述第一风电机组为主机组时，向所述多个第二风电机组发送指示信息，所述指示信息用于指示所述多个第二风电机组为从机组；
控制模块，用于对风电场进行场群控制。
本申请第三方面实施例提出的计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令；所述计算机可执行指令被处理器执行后，能够实现如上第一方面所述的方法。
本申请第四方面实施例提出的计算机设备，其中，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述程序时，能够实现如上第一方面所述的方法。
本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
本申请提出的风电机组自优化的场群控制方法、装置及存储介质中，第一风电机组向多个第二风电机组发送选举请求，其中，选举请求包括第一风电机组的健康状态和计算能力，以使每个第二风电机组根据选举请求确定是否向第一风电机组发送投票，在根据接收到的投票数量确定第一风电机组为主机组时，向多个第二风电机组发送指示信息，指示信息用于指示多个第二风电机组为从机组，并对风电场进行场群控制。由此可知，本申请可以从多个风电机组中确定出主机组，并通过主机组对风电场进行场群控制，从而实现了风电机组自优化的场群控制，进而使得风电场不会受到单个风电机组故障的影响，确保了风电场的稳定运行。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请一个实施例提供的风电机组自优化的场群控制方法的流程示意图；
图2为根据本申请另一个实施例提供的风电机组自优化的场群控制方法的流程示意图；
图3 为根据本申请一个实施例提供的风电机组自优化的场群控制装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
其中，现有技术中采用简单的功率平均分配方式对多个风电机组进行功率控制，但是风电场中不同型号的的风电机组，其性能也有所不同，即使同型号的机组在运行一段时间后，机组性能也会出现差异，上述平均分配的方式未考虑到风电机组本身的状态，可能会导致性能弱的风电机组劣化速度加快，性能好的风电机组未能充分发挥。
以及，为了解决上述问题，提出了本公开中的方法。
下面参考附图描述本申请实施例的风电机组自优化的场群控制方法及装置。
实施例一
图1 为根据本申请一个实施例提供的一种风电机组自优化的场群控制方法的流程示意图，其中，风电场包括第一风电机组和多个第二风电机组，场群控制方法由第一风电机组执行，如图1所示，所述方法可以包括：
步骤101、向多个第二风电机组发送选举请求，以使每个第二风电机组根据选举请求确定是否向第一风电机组发送投票。
其中，在本公开的实施例中，上述选举请求可以包括第一风电机组的健康状态和计算能力，以及第一风电机组和多个第二风电机组可以相互通信，并均为风电场中正常运行的风电机组。
以及，在本公开的实施例中，第一风电机组向多个第二风电机组发送选举请求后，每个第二风电机组可以根据选举请求确定是否向第一风电机组发送投票。
具体的，在本公开的实施例中，若选举请求中的健康状态和计算能力均超过对应的阈值则确定向第一风电机组发送投票；否则，确定不向第一风电机组发送投票。
示例的，假设风电机组#1，依次接收到风电机组#2、风电机组#3的选举请求，则风电机组#1根据接收到选举请求的先后顺序，依次处理风电机组#2、风电机组#3的选举请求，若风电机组#2的选举请求中的健康状态和计算能力均超过对应的阈值则确定向风电机组#2发送投票，否则，确定不向风电机组#2发送投票；若风电机组#3的选举请求中的健康状态和计算能力均超过对应的阈值则确定向风电机组#3发送投票，否则，确定不向风电机组#3发送投票。
步骤102、在根据接收到的投票数量确定第一风电机组为主机组时，向多个第二风电机组发送指示信息。
其中，在本公开的实施例中，根据接收到的投票数量确定第一风电机组为主机组的方法可以包括：若接收到的投票数量的占比超过阈值，且未接收到第二风电机组发送的指示信息，则确定第一风电机组的状态为主机组。
具体的，在本公开的实施例中，接收到的投票数量的占比=接收到的投票数量/发送的选举请求的数量。以及，上述阈值根据需要可以预设配置，例如阈值可以为50%。
以及，在本公开的实施例中，基于风电场中的所有风电机组的分布，会有处于边缘的风电机组，而边缘的风电机组与其他风电机组通信所需的时间更长，基于此本公开认为第一个接收到的投票数量的占比超过阈值的风电机组为通信能力较强，因此将第一个接收到的投票数量的占比超过阈值的风电机组确认为主机组，以避免出现将边缘的风电机组确定为主机组的情况，从而使得通过上述方法选择出的主机组能够更好的进行风电场的场群控制。
进一步地，在本公开的实施例中，在根据接收到的投票数量确定第一风电机组为主机组后，第一风电机组可以向多个第二风电机组发送指示信息，该指示信息用于指示多个第二风电机组为从机组。
以及，在本公开的实施例中，通过上述方法确定出主机组与从机组之后，主机组与从机组之间可以定期发送心跳包，以检测主机组是否运行正常，当上述主机组发生故障时，可以通过上述步骤101-步骤102，从正常运行的风电机组中重新确定出主机组，从而使得风电场不会受到单个风电机组故障的影响，确定了风电场的稳定运行。以及，上述风电场还可以周期性的通过上述步骤101-步骤102，从风电机组中重新确定出主机组，从而使得可以周期性的适应风电机组运行产生的变化。
步骤103、对风电场进行场群控制。
其中，在本公开的实施例中，当第一风电机组为主机组时，第一风电机组对风电场进行场群控制的方法可以包括以下步骤：
步骤a、获取风电场的应发功率。
其中，在本公开的实施例中，主机组可以通过风电场中的风电数据转发装置获取风电场的应发功率。以及，在本公开的实施例中，上述风电数据转发装置可以通过接收的调度指令和从功率预测装置中获取到的功率预测数据计算出风电场的实际应发功率。
步骤b、基于风电场的应发功率，确定第一风电机组和每个第二风电机组的应发功率。
其中，在本公开的实施例中，基于风电场的应发功率，确定第一风电机组和每个第二风电机组的应发功率的方法可以包括以下步骤：
步骤1、接收每个第二风电机组发送的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数。
其中，在本公开的实施例中，每个第二风电机组可以根据采集到自身的数据通过分析得到各自的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数。
步骤2、确定第一风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数。
其中，在本公开的实施例中，确定第一风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数的方法可以包括：采集第一风电机组的数据，通过对第一风电机组的数据分析得到第一风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数。
其中，在本公开的实施例中，采集的第一风电机组的数据可以包括风速、风向、结构数据（例如塔筒等结构监测频率、基础监测数据）、叶片数据（例如叶片震动频率、叶片视频监测数据/红外监测数据）、变桨数据、偏航数据、传动链数据、发电机数据、变流器数据。
以及，在本公开的实施例中，通过对第一风电机组的数据分析，可以得到第一风电机组的最大可发功率
Figure 287481DEST_PATH_IMAGE001
，在
Figure 785458DEST_PATH_IMAGE002
之间功率下对机组未来寿命的影响系数，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为第一风电机组调节前的实发功率。
步骤3、根据第一风电机组和每个第二风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数，通过场群控制模型确定第一风电机组和每个第二风电机组的应发功率。
其中，在本公开的实施例中，上述场群控制模型可以包括目标函数和约束条件。
以及，在本公开的实施例中，上述目标函数为：
Figure 370154DEST_PATH_IMAGE004
进一步地，在本公开的实施例中，上述约束条件可以包括功率平衡约束条件和影响系数约束条件。
其中，上述功率平衡约束条件为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
以及，上述影响系数约束条件为：
Figure 320793DEST_PATH_IMAGE006
通过对上述场群控制模型进行求解后，可以得出第k个风电机组的应发功率为：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 265615DEST_PATH_IMAGE008
为数据转发装置计算得到的风电场的实际应发功率；
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为风电机组k的最大可发功率，可以由机组健康状态、机组地形等参数得到，地形等参数可在机组安装前输入到机组内；
Figure 431148DEST_PATH_IMAGE010
为从机组k调节前的实发功率；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为从机组k在调节前实发功率下，功率调节的调节系数，为未知量，由优化求解得到，计算出该值后可计算出机组的应发功率；
Figure 373696DEST_PATH_IMAGE012
为第k个从机组在当前健康状态下，从机组发出功率对应的对未来寿命的影响因素因子；
Figure 811631DEST_PATH_IMAGE013
为上网电价；
Figure 294565DEST_PATH_IMAGE014
为风电场在当前功率下的考核损失费用；
n为风电场中所有风电机组的数量。
需要说明的是，在本公开的实施例中，基于上述方法的描述可知，由第一风电机组，通过场群控制模型确定风电场中每个风电机组的应发功率，以使得根据每个风电机组的性能确定风电机组的应发功率，从而使得场群控制策略达到最优。
步骤c、向每个第二风电机组发送对应的应发功率。
步骤d、根据第一风电机组的应发功率，对第一风电机组进行控制。
其中，在本公开的实施例中，第一风电机组可以根据得到的应发功率，对第一风电机组的变桨、偏航、传动链、发电机、交流器进行控制以达到应发功率。
以及，在本公开的实施例中，基于上述步骤103的描述可知，第一风电机组可以根据每个风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数，确定风电场中每个风电机组的应发功率，然后将确定的每个第二风电机组的应发功率发送给对应的第二风电机组，从而实现了通过第一风电机组对风电场的进行场群控制。
综上所述，本申请提出的风电机组自优化的场群控制方法中，第一风电机组向多个第二风电机组发送选举请求，其中，选举请求包括第一风电机组的健康状态和计算能力，以使每个第二风电机组根据选举请求确定是否向第一风电机组发送投票，在根据接收到的投票数量确定第一风电机组为主机组时，向多个第二风电机组发送指示信息，指示信息用于指示多个第二风电机组为从机组，并对风电场进行场群控制。由此可知，本申请可以从多个风电机组中确定出主机组，并通过主机组对风电场进行场群控制，从而实现了风电机组自优化的场群控制，进而使得风电场不会受到单个风电机组故障的影响，确保了风电场的稳定运行。
实施例二
图2为根据本申请一个实施例提供的一种风电机组自优化的场群控制方法的流程示意图，其中，风电场包括第一风电机组和多个第二风电机组，场群控制方法由第一风电机组执行，如图2所示，所述方法可以包括：
步骤201、向多个第二风电机组发送选举请求，以使每个第二风电机组根据所述选举请求确定是否向第一风电机组发送投票。
其中，关于步骤201的详细介绍可以参考上述实施例中的相关介绍，本公开实施例在此不做赘述。
步骤202、接收第二风电机组发送的指示信息。
其中，在本公开的实施例中，上述指示信息用于指示第一风电机组为从机组。以及，在本公开的实施例中，第一风电机组接收第二风电机组发送的指示信息后，可以将该第二风电机组确定为主机组。
步骤203、确定第一风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数。
其中，关于步骤203的详细介绍可以参考上述实施例中的相关介绍，本公开实施例在此不做赘述。
步骤204、向第二风电机组发送最大可发功率和机组未来寿命的影响系数。
步骤205、接收第二风电机组发送的应发功率。
步骤206、根据接收到的应发功率，对第一风电机组进行控制。
其中，在本公开的实施例中，第一风电机组可以根据得到的应发功率，对第一风电机组的变桨、偏航、传动链、发电机、交流器进行控制以达到应发功率。
综上所述，本申请提出的风电机组自优化的场群控制方法中，第一风电机组向多个第二风电机组发送选举请求，其中，选举请求包括第一风电机组的健康状态和计算能力，以使每个第二风电机组根据选举请求确定是否向第一风电机组发送投票，在根据接收到的投票数量确定第一风电机组为主机组时，向多个第二风电机组发送指示信息，指示信息用于指示多个第二风电机组为从机组，并对风电场进行场群控制。由此可知，本申请可以从多个风电机组中确定出主机组，并通过主机组对风电场进行场群控制，从而实现了风电机组自优化的场群控制，进而使得风电场不会受到单个风电机组故障的影响，确保了风电场的稳定运行。
实施例三
图3为根据本申请一个实施例提供的风电机组自优化的场群控制装置的结构示意图，风电场包括第一风电机组和多个第二风电机组，场群控制装置设置于第一风电机组中，如图3所示，所述装置可以包括：
第一发送模块301，用于向多个第二风电机组发送选举请求，其中，选举请求包括第一风电机组的健康状态和计算能力，以使每个第二风电机组根据选举请求确定是否向第一风电机组发送投票，多个第二风电机组为风电场中正常运行的风电机组；
第二发送模块302，用于在根据接收到的投票数量确定第一风电机组为主机组时，向多个第二风电机组发送指示信息，指示信息用于指示多个第二风电机组为从机组；
控制模块303，用于对风电场进行场群控制。
可选的，上述第二发送模块302，具体用于：
若接收到的投票数量的占比超过阈值，且未接收到第二风电机组发送的指示信息，则确定第一风电机组为主机组。
可选的，控制模块303，还包括：机组智能分析决策子模块3031、数据采集子模块3032、PLC（Programmable logic Controller，可编程逻辑控制器）控制子模块3033。
可选的，在第一风电机组为主机组时，控制模块303，具体用于：
机组智能分析决策子模块3031，用于获取风电场的实际应发功率；
机组智能分析决策子模块3031，还用于接收每个第二风电机组发送的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数；
数据采集子模块3032，用于采集第一风电机组的数据；
机组智能分析决策子模块，还用于通过对第一风电机组的数据分析得到第一风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数；
机组智能分析决策子模块3031，还用于根据第一风电机组和每个第二风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数，通过场群控制模型得到第一风电机组和每个第二风电机组的应发功率；
机组智能分析决策子模块3031，还用于向每个第二风电机组发送对应的应发功率；
PLC控制子模块3033，用于根据第一风电机组的应发功率，对第一风电机组进行控制。
可选的，在第一风电机组为从机组时，控制模块303，进一步，具体用于：
数据采集子模块3032，用于采集第一风电机组的数据；
机组智能分析决策子模块3031，用于通过对第一风电机组的数据分析得到第一风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数；
机组智能分析决策子模块3031，还用于向第二风电机组发送最大可发功率和机组未来寿命的影响系数；
机组智能分析决策子模块3032，还用于接收第二风电机组发送的应发功率；
PLC控制子模块3033，用于根据接收到的应发功率，对第一风电机组进行控制。
综上所述，本申请提出的风电机组自优化的场群控制装置中，第一风电机组向多个第二风电机组发送选举请求，其中，选举请求包括第一风电机组的健康状态和计算能力，以使每个第二风电机组根据选举请求确定是否向第一风电机组发送投票，在根据接收到的投票数量确定第一风电机组为主机组时，向多个第二风电机组发送指示信息，指示信息用于指示多个第二风电机组为从机组，并对风电场进行场群控制。由此可知，本申请可以从多个风电机组中确定出主机组，并通过主机组对风电场进行场群控制，从而实现了风电机组自优化的场群控制，进而使得风电场不会受到单个风电机组故障的影响，确保了风电场的稳定运行。
为了实现上述实施例，本公开还提出一种计算机存储介质。
本公开实施例提供的计算机存储介质，存储有可执行程序；所述可执行程序被处理器执行后，能够实现如图1-图2任一所示的方法。
为了实现上述实施例，本公开还提出一种计算机设备。
本公开实施例提供的计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；所述处理器执行所述程序时，能够实现如图1-图2任一所示的方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (11)

1.一种风电机组自优化的场群控制方法，其特征在于，风电场包括第一风电机组和多个第二风电机组，所述方法由所述第一风电机组执行，所述方法包括：
向所述多个第二风电机组发送选举请求，其中，所述选举请求包括所述第一风电机组的健康状态和计算能力，以使每个第二风电机组根据所述选举请求确定是否向所述第一风电机组发送投票，所述多个第二风电机组为风电场中正常运行的风电机组；
在根据接收到的投票数量确定所述第一风电机组为主机组时，向所述多个第二风电机组发送指示信息，所述指示信息用于指示所述多个第二风电机组为从机组；
对风电场进行场群控制；
所述对风电场进行场群控制，包括：
获取风电场的应发功率；
基于所述风电场的应发功率，确定所述第一风电机组和每个第二风电机组的应发功率；
向所述每个第二风电机组发送对应的应发功率；
根据所述第一风电机组的应发功率，对所述第一风电机组进行控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据接收到的投票数量确定所述第一风电机组为主机组，包括：
若所述接收到的投票数量的占比超过阈值，且未接收到所述第二风电机组发送的指示信息，则确定所述第一风电机组为主机组。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述风电场的应发功率，确定所述第一风电机组和每个第二风电机组的应发功率，包括：
接收所述每个第二风电机组发送的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数；
确定所述第一风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数；
根据所述第一风电机组和所述每个第二风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数，通过场群控制模型确定所述第一风电机组和所述每个第二风电机组的应发功率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述场群控制模型包括目标函数和约束条件，所述约束条件包括功率平衡约束条件和影响系数约束条件；
所述目标函数为：
Figure QLYQS_1
所述功率平衡约束条件为：
Figure QLYQS_2
所述影响系数约束条件为：
Figure QLYQS_3
其中，
Figure QLYQS_4
为风电场的实际应发功率；
Figure QLYQS_5
为从机组k的最大可发功率；
Figure QLYQS_6
为从机组k调节前的实发功率；
Figure QLYQS_7
为从机组k在调节前实发功率下，功率调节的调节系数，为未知量，由优化求解得到，计算出该值后可计算出机组的应发功率；
Figure QLYQS_8
为第k个从机组在当前健康状态下，从机组发出功率对应的对未来寿命的影响因素因子；
Figure QLYQS_9
为上网电价；
Figure QLYQS_10
为风电场在当前功率下的考核损失费用；
n为风电场中所有风电机组的数量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收所述第二风电机组发送的指示信息，所述指示信息用于指示所述第一风电机组为从机组。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述第一风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数；
向所述第二风电机组发送最大可发功率和机组未来寿命的影响系数；
接收所述第二风电机组发送的应发功率；
根据接收到的所述第二风电机组发送的应发功率，对所述第一风电机组进行控制。
7.根据权利要求3或6所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数，包括：
采集所述第一风电机组的数据；
通过对所述第一风电机组的数据分析得到所述第一风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数。
8.一种风电机组自优化的场群控制装置，其特征在于，风电场包括第一风电机组和多个第二风电机组，所述场群控制装置设置于所述第一风电机组中，所述装置包括：
第一发送模块，用于向所述多个第二风电机组发送选举请求，其中，所述选举请求包括所述第一风电机组的健康状态和计算能力，以使每个第二风电机组根据所述选举请求确定是否向所述第一风电机组发送投票，所述多个第二风电机组为风电场中正常运行的风电机组；
第二发送模块，用于在根据接收到的投票数量确定所述第一风电机组为主机组时，向所述多个第二风电机组发送指示信息，所述指示信息用于指示所述多个第二风电机组为从机组；
控制模块，用于对风电场进行场群控制；
其中，所述对风电场进行场群控制，包括：
获取风电场的应发功率；基于所述风电场的应发功率，确定所述第一风电机组和每个第二风电机组的应发功率；向所述每个第二风电机组发送对应的应发功率；根据所述第一风电机组的应发功率，对所述第一风电机组进行控制。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述控制模块包括机组智能分析决策子模块、数据采集子模块、PLC控制子模块，当所述第一风电机组为主机组时，所述控制模块，具体用于：
所述机组智能分析决策子模块，用于获取风电场的实际应发功率；
所述机组智能分析决策子模块，还用于接收所述每个第二风电机组发送的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数；
所述数据采集子模块，用于采集所述第一风电机组的数据；
所述机组智能分析决策子模块，还用于通过对所述第一风电机组的数据分析得到所述第一风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数；
所述机组智能分析决策子模块，还用于根据所述第一风电机组和所述每个第二风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数，通过场群控制模型得到所述第一风电机组和所述每个第二风电机组的应发功率；
所述机组智能分析决策子模块，还用于向所述每个第二风电机组发送对应的应发功率；
所述PLC控制子模块，用于根据所述第一风电机组的应发功率，对所述第一风电机组进行控制。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述控制模块包括机组智能分析决策子模块、数据采集子模块、PLC控制子模块，当所述第一风电机组为从机组时，所述控制模块，具体用于：
所述数据采集子模块，用于采集所述第一风电机组的数据；
所述机组智能分析决策子模块，用于通过对所述第一风电机组的数据分析得到所述第一风电机组的最大可发功率和机组未来寿命的影响系数；
所述机组智能分析决策子模块，还用于向所述第二风电机组发送最大可发功率和机组未来寿命的影响系数；
所述机组智能分析决策子模块，还用于接收所述第二风电机组发送的应发功率；
所述PLC控制子模块，用于根据接收到的所述第二风电机组发送的应发功率，对所述第一风电机组进行控制。
11.一种计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令；所述计算机可执行指令被处理器执行后，能够实现权利要求1-7中任一所述的方法。
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