CN116658360A - 基于一致性算法的分布式海上风力发电机控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了基于一致性算法的分布式海上风力发电机控制方法，包括：将分布式海上风力发电机作为分布式的智能体，并获取若干智能体的总有功功率缺额；根据相邻智能体之间的通信关系，建立初始的第一邻接矩阵，并对第一邻接矩阵进行调整，得到第二邻接矩阵；根据第二邻接矩阵对初始的第一拉普拉斯矩阵进行修正，得到第二拉普拉斯矩阵；建立以最大化每台分布式海上风力发电机的风能利用系数为目标函数，并根据第二拉普拉斯矩阵，得到每台分布式海上风力发电机分配的输出功率增额，以使分布式海上风力发电机输出对应的输出功率；采用本发明能够提高电能质量，提高分布式海上风力发电机的功率控制准确性。
Description
技术领域
本发明涉及海上风力发电技术领域，具体涉及基于一致性算法的分布式海上风力发电机控制方法。
背景技术
在能源危机、环境危机日益加重的环境下，以风力发电为代表的分布式海上风力发电机的装机容量不断增加。分布式海上风力发电机可被视为虚拟飞轮储能系统，通过改变转速实现吸收、释放能量，从而改变其输出功率，调节电力系统输出功率增额，调节系统频率。
对于海上风力发电场中分布式安装的海上风力发电机，通过集中控制电力系统输出功率增额在各机组中的分配，若集中控制器瘫痪则整个控制系统立即崩溃，通信可靠性低；并且，由一个集中控制器对大量收集的数据进行同时处理，微处理器计算量大，负载过重，增加计算时延和通信时延，从而降低控制效率；此外，常采用0-1邻接矩阵表示智能体之间的拓扑关系，导致邻接矩阵的电能质量低，相邻智能体之间的信息密度低。因此，现有技术通过集中式控制分布式海上风力发电机的输出功率通信可靠性低，计算量大，电能质量低，依赖集中控制器；且电力系统本身实时功率不平衡，系统鲁棒性低，从而导致对分布式海上风力发电机的功率控制不准确。
发明内容
本发明的目的是针对上述现有技术的不足，提出基于一致性算法的分布式海上风力发电机控制方法，能够提高电能质量，提高分布式海上风力发电机的功率控制准确性。
本发明提供的基于一致性算法的分布式海上风力发电机控制方法，包括：
将分布式海上风力发电机作为分布式的智能体，并获取若干智能体的总有功功率缺额；其中，所述总有功功率是根据电网频率波动和电压波动获得的；
根据相邻智能体之间的通信关系，建立初始的第一邻接矩阵，并依次根据各智能体可调节的输出功率增额和最大输出功率增额，对所述第一邻接矩阵进行调整，得到第二邻接矩阵；
根据所述第二邻接矩阵对一致性算法中初始的第一拉普拉斯矩阵进行修正，得到第二拉普拉斯矩阵；
建立以最大化每台分布式海上风力发电机的风能利用系数为目标函数，并根据所述第二拉普拉斯矩阵，得到所述每台分布式海上风力发电机分配的输出功率增额；其中，得到的各输出功率增额的总和不大于所述总有功功率缺额；
根据所述每台分布式海上风力发电机的输出功率增额，以使分布式海上风力发电机输出对应的输出功率。
本发明采用将分布式海上风力发电机作为分布式的智能体，与现有技术相比，能够降低对集中控制的依赖，从而增强系统鲁棒性强；对相邻信息交互的智能体建立邻接矩阵，能够避免大量分布式智能体同一时段向集中控制器传输信息，从而能能够避免同时多个智能体同时占用带宽的情况发生，进而能够提高控制效率；并根据输出功率增额和最大输出功率增额对邻接矩阵进行调整，与用0和1表示的邻接矩阵的现有技术相比，能够增加邻接矩阵的信息含量，能够使得根据邻接矩阵计算每台海上风电发电机的输出功率的精确度更高，进而能够提高电能质量；根据调整后的邻接矩阵修正一致性算法中的拉普拉斯矩阵，能够提高拉普拉斯矩阵的信息密度，进一步提高数据传输的质量，从而进一步提高海上风电发电机的输出功率的精确度，进而有利于更加精确地对海上风电发电机进行控制。
进一步，所述根据所述第二邻接矩阵对一致性算法中初始的第一拉普拉斯矩阵进行修正，得到第二拉普拉斯矩阵，包括：
根据所述第二邻接矩阵、相邻智能体之间的通信时延和智能体自身的输入时延，对一致性算法中初始的第一拉普拉斯矩阵进行修正，得到第二拉普拉斯矩阵。
本发明采用根据调整后的邻接矩阵与通信时延和输入时延对初始的拉普拉斯矩阵进行修正，不仅能够增加拉普拉斯矩阵的数据质量密度，还能够考虑相邻智能体之间的时延，从而能够根据修正后的拉普拉斯矩阵，提高海上风电发电机的输出功率的精确度，进而能够提高系统对功率的调节能力。
优选地，所述第二拉普拉斯矩阵可以表示为：
其中，Iij(s)为第二拉普拉斯矩阵中第i行第j列的元素，aij为第二邻接矩阵中第i行第j列的元素，Ni为智能体的集合，τij＞0表示相邻智能体i发送信息到智能体j的通信时延，τii＞0表示智能体i自身的输入时延。
进一步，所述依次根据各智能体可调节的输出功率增额和最大输出功率增额，对所述第一邻接矩阵进行调整，得到第二邻接矩阵，包括：
获取各智能体之间的通信拓扑，并根据所述通信拓扑建立第一邻接矩阵，并依次获取各智能体可调节的输出功率增额与最大输出功率增额的比值，根据得到的若干比值对所述第一邻接矩阵中对应元素进行调整，得到第二邻接矩阵。
进一步，所述建立以最大化每台分布式海上风力发电机的风能利用系数为目标函数，还包括：
在所述一致性算法的迭代计算过程中，以所述每台分布式海上风力发电机每次对应的输出功率增额与最大输出功率增额的比值为一致性变量。
进一步，所述得到所述每台分布式海上风力发电机分配的输出功率增额，包括：
计算所述目标函数下的所述每台分布式海上风力发电机的第一输出功率增额，并根据所述第二邻接矩阵，若得到的若干第一输出功率增额均满足约束条件，且所述每台分布式海上风力发电机的一致性变量相等，则系统收敛，得到所述每台分布式海上风力发电机分配的输出功率增额。
进一步，所述若得到的若干第一输出功率增额均满足约束条件，还包括：
若得到的若干第一输出功率增额均满足约束条件，则根据所述第一输出功率增额和所述第二拉普拉斯矩阵对上一次迭代的第二输出功率增额进行更新；
若得到的若干第一输出功率增额不满足约束条件，则依次将所述每台分布式海上风力发电机的最大输出功率增额作为对应分布式海上风力发电机的第一输出功率增额。
进一步，所述每台分布式海上风力发电机的一致性变量相等，则系统收敛，还包括：
若所述系统还未收敛，则根据所述第一输出功率增额、所述第二邻接矩阵和第二拉普拉斯矩阵，进行下一次第二输出功率增额的迭代计算，以使得到下一次所述每台分布式海上风力发电机的第二输出功率增额。
进一步，在所述将分布式海上风力发电机作为分布式的智能体之前，还包括：
将分布式海上风力发电机控制过程划分为三层控制层，以使在二次控制层内获取所述每台分布式海上风力发电机的输出功率增额；其中，所述三层控制层包括：调度层、所述二次控制层和一次控制层。
再进一步，所述根据所述每台分布式海上风力发电机的输出功率增额，以使分布式海上风力发电机输出对应的输出功率，包括：
根据所述每台分布式海上风力发电机的输出功率增额，每台分布式海上风力发电机为对应的桨距角进行控制，以使实现分布式海上风力发电机采用对应输出功率跟踪控制的同时进行宽转速运行；其中，若分布式海上风力发电机的风速不符合发电条件，则停止对所述分布式海上风力发电机的桨距角的调节。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于一致性算法的分布式海上风力发电机控制方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的三层控制框架的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的分布式海上风力发电机的连通的通信拓扑示意图；
图4是本发明实时例提供的基于一致性算法分配各海上风力发电机有功功率缺额的流程示意图；
图5是本发明提供的分布式海上发电机进行控制的示意图；
图6是本发明实施例提供的系统通过三层控制层进行控制的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
值得说明的是，本发明的技术构思为：将分布式海上风力发电机视为分布式的智能体，构建通信拓扑，对邻接矩阵和拉普拉斯矩阵均进行调整，并基于一致性算法得到各个海上风力发电机的输出功率。本发明具有系统鲁棒性强，且不依赖集中控制器的特点，从而能够实现利用分布式海上风力发电机自身存储的动能调节系统频率，提高电能质量。
具体地，本发明采用将分布式海上风力发电机作为分布式的智能体，与现有技术相比，能够降低对集中控制的依赖，从而增强系统鲁棒性强；对相邻信息交互的智能体建立邻接矩阵，能够避免大量分布式智能体同一时段向集中控制器传输信息，从而能能够避免同时多个智能体同时占用带宽的情况发生，进而能够提高控制效率；并根据输出功率增额和最大输出功率增额对邻接矩阵进行调整，与用0和1表示的邻接矩阵的现有技术相比，能够增加邻接矩阵的信息含量，能够使得根据邻接矩阵计算每台海上风电发电机的输出功率的精确度更高，进而能够提高电能质量；根据调整后的邻接矩阵修正一致性算法中的拉普拉斯矩阵，能够提高拉普拉斯矩阵的信息密度，进一步提高数据传输的质量，从而进一步提高海上风电发电机的输出功率的精确度，进而有利于更加精确地对海上风电发电机进行控制。
参见图1，是本发明实施例提供的基于一致性算法的分布式海上风力发电机控制方法的流程示意图，包括步骤S11～S15，具体为：
步骤S11、将分布式海上风力发电机作为分布式的智能体，并获取若干智能体的总有功功率缺额；其中，所述总有功功率是根据电网频率波动和电压波动获得的。
值得说明的是，电网频率波动和电压波动即电网频率偏移和电压偏移，因此，针对电力系统本身实时功率不平衡和频率偏移的问题，首先根据系统的频率偏移计算输出总功功率增额；然后将每一台海上风力发电机视为分布式的智能体，然后采用一致性算法分配总功功率增额，每一台海上风力发电机应输出的输出功率增额，最后根据对应的输出功率增额控制海上风力发电机的输出功率。
其中，在所述将分布式海上风力发电机作为分布式的智能体之前，还包括：将分布式海上风力发电机控制过程划分为三层控制层，以使在二次控制层内获取所述每台分布式海上风力发电机的输出功率增额；其中，所述三层控制层包括：调度层、所述二次控制层和一次控制层。
值得说明的是，本发明构构建了三层控制框架，第一层为调度层，根据电网频率波动和电压波动，确定总无功功率缺额和总有功功率缺额，明确由分布式海上风力发电机成的智能体和由海上风力发电场中储能设备组成的智能体的两个智能体之间分别分配总有功功率缺额与总无功功率缺额。换句话说，在调度层是由电网调度中心根据频率波动确定功率缺额的，功率增额包括有总有功功率缺额和总无功功率缺额，即：在调度层可以获取到总有功功率缺额和总无功功率缺额。
各相邻的智能体之间可以进行通信，在调度层计算得到各智能体之间可分配的总有功功率缺额和总无功功率缺额，值得注意的是，本发明中关注的是分布式海上风力发电机成的智能体对总有功功率缺额的具体分配，以使根据各智能体分配到对应的功率增额对桨距角进行控制。
值得说明的是，采用永磁同步电机作为海上风力发电机，在高风速情况下，该海上风力发电机采用宽转速控制策略。
值的说明的是，每一台海上风力发电机都可通过转速调节构成虚拟飞轮储能系统，实现充放电控制，以调节电力系统的频率。
值得说明的是，分布式海上风力发电机通过控制桨距角实现永磁同步电机采用最大功率跟踪控制的同时能够宽转速运行。
第二层为二次控制层，通过一致性算法计算有功功率增额在各个海上风力发电机中的分配；第三层为一次控制层，也成为响应层，控制每台海上风力发电机输出有功功率参考值。
参见图2，是本发明实施例提供的三层控制框架的结构示意图，包括由在调度层执行的电网电压控制和频率控制；其中，在调度层获取到总有功功率缺额和总无功功率缺额，并将得到的总有功功率缺额和总无功功率缺额传输给二次控制层进行输出功率增额的计算；二次控制层包括分布式海上风力发电机器群和储能转置群，因此，不仅接收总有功功率，还接收总无功功率缺额。具体地，以海上风力发电机对应的智能体通过一致性算法实现分布式海上风力发电机输出功率增额的控制，得到输出功率的参考值；而以储能转置对应的智能体对总无功功率缺额进行分配，在此没有具体展开。因此，二次控制层将输出功率增额作为参考值与总无功功率缺额传输给一次控制层，一次控制层包括若干分布式海上风力发电机和若干分布式的储能装置；其中，一次控制层根据接收到的参考值分配总有功功率缺额和总无功功率缺额，根据对应的输出功率增额，每台分布式海上风力发电机的桨距角进行控制，以使实现分布式海上风力发电机采用对应功率跟踪控制的同时进行宽转速运行；此外，根据对应的无功功率，每台储能装置对总无功功率缺额进行分配，以使实现系统电力整体的动态调整。
步骤S12、根据相邻智能体之间的通信关系，建立初始的第一邻接矩阵，并依次根据各智能体可调节的输出功率增额和最大输出功率增额，对所述第一邻接矩阵进行调整，得到第二邻接矩阵。
其中，依次根据各智能体可调节的输出功率增额和最大输出功率增额，对所述第一邻接矩阵进行调整，得到第二邻接矩阵，包括：获取各智能体之间的通信拓扑，并根据所述通信拓扑建立第一邻接矩阵，并依次获取各智能体可调节的输出功率增额与最大输出功率增额的比值，根据得到的若干比值对所述第一邻接矩阵中对应元素进行调整，得到第二邻接矩阵。
值得说明的是，本发明对传统的邻接矩阵进行了调整，具体地，首先根据相邻智能体之间的通信关系，建立第一邻接矩阵，根据各智能体可调节的输出功率增额和最大输出功率增额的比值，对所述第一邻接矩阵进行调整，得到第二邻接矩阵。
具体地，获取各智能体可调节的输出功率增额与最大输出功率增额的比值，将所述比值直接将对应第一邻接矩阵中的元素进行直接替换，或者将所述比值将对应第一邻接居中的元素做乘或者除，或者将得到若干比值的比值矩阵与第一邻接矩阵相乘，均可以得到所述第二邻接矩阵。
优选地，将所述比值直接将对应第一邻接矩阵中的元素进行直接替换，得到第二邻接矩阵。
优选地，第二邻接矩阵的元素可以表示为：
其中，Pj为智能体j可调节的输出功率增额，Pjmax为智能体j可调节的最大输出功率增额。
值得说明的是，传统的一致性算法中若智能体i与智能体j之间存在通信，则aij＝1，由此得到邻接矩阵，因此，可以根据同样的操作，得到第一邻接矩阵，但是得到的第一邻接矩阵信息密度极低，通过本发明的调整后，可以增加邻接矩阵携带数据的密度，并且数值越大，携带的信息密度越大，系统功率的可调节能力越大。
步骤S13、根据所述第二邻接矩阵对一致性算法中初始的第一拉普拉斯矩阵进行修正，得到第二拉普拉斯矩阵。
具体地，根据所述第二邻接矩阵、相邻智能体之间的通信时延和智能体自身的输入时延，对一致性算法中初始的第一拉普拉斯矩阵进行修正，得到第二拉普拉斯矩阵。
本发明采用根据调整后的邻接矩阵与通信时延和输入时延对初始的拉普拉斯矩阵进行修正，不仅能够增加拉普拉斯矩阵的数据质量密度，还能够考虑相邻智能体之间的时延，从而能够根据修正后的拉普拉斯矩阵，提高海上风电发电机的输出功率的精确度，进而能够提高系统对功率的调节能力。
优选地，所述第二拉普拉斯矩阵的元素可以表示为：
其中，Iij(s)为第二拉普拉斯矩阵中第i行第j列的元素，aij为第二邻接矩阵中第i行第j列的元素，Ni为智能体的集合，τij＞0表示相邻智能体i发送信息到智能体j的通信时延，τii＞0表示智能体i自身的输入时延，s为拉普拉斯算子。
值得注意的是，为考虑了通信时延和输入时延的拉普拉斯元素取值，而含不同时延的一致性算法的时域函数可以表示为：
其中，为t时刻的时域函数。
对所述时域函数进行拉普拉斯变换，可以得到：
其中，Xi(s)、Xj(s)分别为智能体i和智能体j关于拉普拉斯算子s的变换函数，xi(0)为智能体i在0时刻的时域函数。
根据变换后的时域函数和拉普拉斯的时延性质，当j∈Ni时，第二拉普拉斯矩阵可以取
优选地，所述第二拉普拉斯矩阵可以表示为：
L(s)＝{Iij(s)}。
值得说明的是，考虑了智能体的输入时延和通信时延，并根据第二邻接矩阵对传统的一致性算法中的拉普拉斯矩阵进行修正，从而使得修正得到的第二拉普拉斯矩阵包含输入时延、通信时延和通信拓扑的复杂数据，进而提高了第二拉普拉斯矩阵的数据密度，使得通过第二拉普拉斯矩阵求解最终的输出功率的精度更高。
值得说明的是，本发明通过定速变桨距调节方式对分布式海上风电机组进行控制，即通过改变桨距角的大小调节安装在轮毂上的叶片，通过风速与额定风速的数值大小关系，来改变桨距角改变作用在风轮上的启动扭矩。
参见图3，是本发明实施例提供的分布式海上风力发电机的连通的通信拓扑示意图，图中，分布式海上风力发电机与相邻的分布式海上风力发电机进行通信，两两分布式海上风力发电机进行通信，则可以建立对应的第二邻接矩阵和第二拉普拉斯矩阵。
步骤S14、建立以最大化每台分布式海上风力发电机的风能利用系数为目标函数，并根据所述第二拉普拉斯矩阵，得到所述每台分布式海上风力发电机分配的输出功率增额；其中，得到的各输出功率增额的总和不大于所述总有功功率缺额。
建立以最大化每台分布式海上风力发电机的风能利用系数为目标函数，还包括：在所述一致性算法的迭代计算过程中，以所述每台分布式海上风力发电机每次对应的输出功率增额与最大输出功率增额的比值为一致性变量。
优选地，所述一致性变量可以表示为：
其中，ΔPout,i为分布式海上风力发电机i可调节的输出功率增额，ΔPout,max,i为对应的最大输出功率增额。
值得说明的是，目标函数的约束条件为实时功率平衡约束，实时功率平衡约束限制了每台分布式海上风力发电机的可输出的输出功率增额的最大值和最小值，即限制了每台分布式海上风力发电机的输出功率的最大值和最小值。
值得说明是，由控制层获取所有智能体的总有功功率缺额后，在二次控制层各智能体为对应的分布式海上发电机计算对应应该调整的输出功率，将从总有功功率缺额中分配到的功率缺额，即：获得对应需调整的功率增额，在一次控制层中，各分布式海上发电机根据功率缺额产生对应的输出功率。
根据所述第二拉普拉斯矩阵，得到所述每台分布式海上风力发电机分配的输出功率增额，包括：计算所述目标函数下的所述每台分布式海上风力发电机的第一输出功率增额，并根据所述第二邻接矩阵，若得到的若干第一输出功率增额均满足约束条件，且所述每台分布式海上风力发电机的一致性变量相等，则系统收敛，得到所述每台分布式海上风力发电机分配的输出功率增额。
其中，若得到的若干第一输出功率增额均满足约束条件，还包括：若得到的若干第一输出功率增额均满足约束条件，则根据所述第一输出功率增额和所述第二拉普拉斯矩阵对上一次迭代的第二输出功率增额进行更新；若得到的若干第一输出功率增额不满足约束条件，则依次将所述每台分布式海上风力发电机的最大输出功率增额作为对应分布式海上风力发电机的第一输出功率增额。
每台分布式海上风力发电机的一致性变量相等，则系统收敛，还包括：若所述系统还未收敛，则根据所述第一输出功率增额、所述第二邻接矩阵和第二拉普拉斯矩阵，进行下一次第二输出功率增额的迭代计算，以使得到下一次所述每台分布式海上风力发电机的第二输出功率增额。
参见图4，是本发明实时例提供的基于一致性算法分配各海上风力发电机有功功率缺额的流程示意图。图中，根据总有功功率缺额和第二邻接矩阵计算每台分布式海上风力发电机分配的输出功率增额，即可获取到每台分布式海上风力发电机分配的输出功率，依次判断输出功率增额是否对应符合分布式海上风力发电机的约束条件，即该输出功率增额需小于且等于对应的分布式海上风力发电机能够输出的最大输出功率增额，对不满足对应约束条件的智能体，使用对应的分布式海上风力发电机能够输出的最大输出功率增额作为该分布式海上风力发电机的输出功率增额；若满足对应约束条件的智能体，则使用计算的输出功率增额的值更新该分布式海上风力发电机的输出功率增额。然后根据每台分布式海上风力发电机的输出功率增额计算每台分布式海上风力发电机的一致性变量。若每台风机的一致性变量相等，则认为系统收敛；若每台分布式海上风力发电机的一致性变量不相等，则以分布式海上风力发电机新的输出功率和第二邻接矩阵计算新的分布式海上风力发电机的输出功率增额。
步骤S15、根据所述每台分布式海上风力发电机的输出功率增额，以使分布式海上风力发电机输出对应的输出功率。
具体地，根据所述每台分布式海上风力发电机的输出功率增额，每台分布式海上风力发电机为对应的桨距角进行控制，以使实现分布式海上风力发电机采用对应输出功率跟踪控制的同时进行宽转速运行；其中，若分布式海上风力发电机的风速不符合发电条件，则停止对所述分布式海上风力发电机的桨距角的调节。
值得说明的是，由分布式海上风力发电机对获取到的输出功率在一次控制层进行功率控制。
参见图5，是本发明提供的分布式海上发电机进行控制的示意图。图中，通过控制桨距角实现风能利用率不变的情况下，风机转速可以调节，β为桨距角。具体地，若分布式海上风力发电机的风速小于风速阈值，则对应的分布式海上风力发电机的转速参考值ωref为1p.u；否则，转速参考值ωref为0.9p.u，并根据实际转速ωr，获取到转速参考值ωref与实际转速ωr的差分转速Δωr，再通过比例积分控制器(Proportional Integral Derivative,PID)控制变桨距控制器对桨距角进行调整，通过输入差分转速，输出调整后的桨距角参考值βref；并通过调整桨距角分辨率，得到最终的桨距角β，通过改变桨距角的大小调节安装在轮毂上的叶片，实现分布式海上风力发电机采用对应功率跟踪控制的同时进行宽转速运行。
参见图6，是本发明实施例提供的系统通过三层控制层进行控制的示意图，包括步骤S61～S64，具体为：
步骤S61、通过调度层确定输出功率增额，并将输出功率增额传输给二次控制层；其中，包括总有功功率缺额和总无功功率缺额。
步骤S62、二次控制层接收输出功率增额后，通过一致性算法分配输出功率增额，即每台分布式海上发电机获得对应的输出功率，并将输出功率作为参考值传输给一次控制层。
步骤S63、分布式海上发电机根据对应的输出功率调整桨距角。
步骤S64、若系统还未结束，则进入步骤S61，否则结束；具体地，若分布式海上发电机停止运行，即风速不符合发电条件，则系统结束电力调节，否则系统一直在调节。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明采用通过分布式海上风力发电机来控制桨距角实现宽转速运行，构成虚拟飞轮储能系统，并且实现调节电力系统功率平衡，从而能够调节系统频率。本发明提出了对通信拓扑的邻接矩阵和拉普拉斯矩阵进行调整，并且在每台风力发电机的输出功率增额的约束条件下，还考虑了通信延时与输入延时的影响，大大增加邻接矩阵和拉普拉斯矩阵的数据密度，从而提高电能质量，进而提高分布式海上风力发电机的功率控制准确性。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例还可提供包括计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.基于一致性算法的分布式海上风力发电机控制方法，其特征在于，包括：
将分布式海上风力发电机作为分布式的智能体，并获取若干智能体的总有功功率缺额；其中，所述总有功功率是根据电网频率波动和电压波动获得的；
根据相邻智能体之间的通信关系，建立初始的第一邻接矩阵，并依次根据各智能体可调节的输出功率增额和最大输出功率增额，对所述第一邻接矩阵进行调整，得到第二邻接矩阵；
根据所述第二邻接矩阵对一致性算法中初始的第一拉普拉斯矩阵进行修正，得到第二拉普拉斯矩阵；
建立以最大化每台分布式海上风力发电机的风能利用系数为目标函数，并根据所述第二拉普拉斯矩阵，得到所述每台分布式海上风力发电机分配的输出功率增额；其中，得到的各输出功率增额的总和不大于所述总有功功率缺额；
根据所述每台分布式海上风力发电机的输出功率增额，以使分布式海上风力发电机输出对应的输出功率。
2.如权利要求1所述分布式海上风力发电机控制方法，其特征在于，所述根据所述第二邻接矩阵对一致性算法中初始的第一拉普拉斯矩阵进行修正，得到第二拉普拉斯矩阵，包括：
根据所述第二邻接矩阵、相邻智能体之间的通信时延和智能体自身的输入时延，对一致性算法中初始的第一拉普拉斯矩阵进行修正，得到第二拉普拉斯矩阵。
3.如权利要求2所述分布式海上风力发电机控制方法，其特征在于，所述第二拉普拉斯矩阵可以表示为：
其中，lij(s)为第二拉普拉斯矩阵中第i行第j列的元素，aij为第二邻接矩阵中第i行第j列的元素，Ni为智能体的集合，τij＞0表示相邻智能体i发送信息到智能体j的通信时延，τii＞0表示智能体i自身的输入时延。
4.如权利要求1所述分布式海上风力发电机控制方法，其特征在于，所述依次根据各智能体可调节的输出功率增额和最大输出功率增额，对所述第一邻接矩阵进行调整，得到第二邻接矩阵，包括：
获取各智能体之间的通信拓扑，并根据所述通信拓扑建立第一邻接矩阵，并依次获取各智能体可调节的输出功率增额与最大输出功率增额的比值，根据得到的若干比值对所述第一邻接矩阵中对应元素进行调整，得到第二邻接矩阵。
5.如权利要求1所述分布式海上风力发电机控制方法，其特征在于，所述建立以最大化每台分布式海上风力发电机的风能利用系数为目标函数，还包括：
在所述一致性算法的迭代计算过程中，以所述每台分布式海上风力发电机每次对应的输出功率增额与最大输出功率增额的比值为一致性变量。
6.如权利要求1所述分布式海上风力发电机控制方法，其特征在于，所述得到所述每台分布式海上风力发电机分配的输出功率增额，包括：
计算所述目标函数下的所述每台分布式海上风力发电机的第一输出功率增额，并根据所述第二邻接矩阵，若得到的若干第一输出功率增额均满足约束条件，且所述每台分布式海上风力发电机的一致性变量相等，则系统收敛，得到所述每台分布式海上风力发电机分配的输出功率增额。
7.如权利要求6所述分布式海上风力发电机控制方法，其特征在于，所述若得到的若干第一输出功率增额均满足约束条件，还包括：
若得到的若干第一输出功率增额均满足约束条件，则根据所述第一输出功率增额和所述第二拉普拉斯矩阵对上一次迭代的第二输出功率增额进行更新；
若得到的若干第一输出功率增额不满足约束条件，则依次将所述每台分布式海上风力发电机的最大输出功率增额作为对应分布式海上风力发电机的第一输出功率增额。
8.如权利要求6所述分布式海上风力发电机控制方法，其特征在于，所述每台分布式海上风力发电机的一致性变量相等，则系统收敛，还包括：
若所述系统还未收敛，则根据所述第一输出功率增额、所述第二邻接矩阵和第二拉普拉斯矩阵，进行下一次第二输出功率增额的迭代计算，以使得到下一次所述每台分布式海上风力发电机的第二输出功率增额。
9.如权利要求1所述分布式海上风力发电机控制方法，其特征在于，在所述将分布式海上风力发电机作为分布式的智能体之前，还包括：
将分布式海上风力发电机控制过程划分为三层控制层，以使在二次控制层内获取所述每台分布式海上风力发电机的输出功率增额；其中，所述三层控制层包括：调度层、所述二次控制层和一次控制层。
10.如权利要求1所述分布式海上风力发电机控制方法，其特征在于，所述根据所述每台分布式海上风力发电机的输出功率增额，以使分布式海上风力发电机输出对应的输出功率，包括：
根据所述每台分布式海上风力发电机的输出功率增额，每台分布式海上风力发电机为对应的桨距角进行控制，以使实现分布式海上风力发电机采用对应输出功率跟踪控制的同时进行宽转速运行；其中，若分布式海上风力发电机的风速不符合发电条件，则停止对所述分布式海上风力发电机的桨距角的调节。
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