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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于分布式控制的风电场功率优化控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114649831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210018392.9，技术领域涉及：H02J3/48；该发明授权一种基于分布式控制的风电场功率优化控制方法及系统是由黄晟;柏管;黄晓辉;张冀;黄凌翔;黄守道设计研发完成，并于2022-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式控制的风电场功率优化控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分布式控制的风电场功率优化控制方法及系统，本发明包括建立关于疲劳载荷的增量状态空间模型，基于疲劳载荷的增量状态空间模型确定风机有功功率为主要优化目标，协调控制无功功率和节点电压作为次要优化目标的多目标函数，确定约束条件；确定目标函数及其约束条件的集中式控制模型表示；基于目标函数及其约束条件的集中式算法表示进行分布式迭代控制模型拆解得到分布式迭代控制模型，通过分布控制器执行分布式迭代控制模型收敛获得全局最优解。本发明基于分布式迭代控制模型来风电场功率优化控制，使风电场具有更好的鲁棒性和稳定性，而且能够减小风机的疲劳载荷，减小风机电压的偏差与维持电压稳定，减少网络损耗。

本发明授权一种基于分布式控制的风电场功率优化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式控制的风电场功率优化控制方法，其特征在于，包括： 1建立关于疲劳载荷的增量状态空间模型，并基于关于疲劳载荷的增量状态空间模型确定风机有功功率的第一部分控制目标Obj1；通过风机可用无功功率测量与接入点电压偏差确定风机有功功率的第二部分控制目标Obj2；通过优化风电场辐射性功率潮流确定风机有功功率的第三部分控制目标Obj3； 2根据第一部分控制目标Obj1、第二部分控制目标Obj2、第三部分控制目标Obj3三者确定风电场总控制目标Objtotal作为目标函数，并确定约束条件； 3确定目标函数及其约束条件的集中式控制模型表示； 4基于目标函数及其约束条件的集中式算法表示进行分布式迭代控制模型拆解得到分布式迭代控制模型，并通过分布控制器执行分布式迭代控制模型收敛获得全局最优解； 步骤4中得到的分布式迭代控制模型的函数表达式为： 上式中，k表示迭代的步数，为流入接入点的有功功率的全局变量第k步迭代值；为流出接入点的有功功率的全局变量第k步迭代值；为流出接入点的无功功率的本地变量第k步迭代值；为流入接入点的无功功率的全局变量第k步迭代值；为流出接入点的无功功率的去全局变量第k步迭代值；为接入点末端的电压的本地变量第k步迭代值；为接入点前端的电压的全局变量第k步迭代值；为接入点末端的电压的全局变量第k步迭代值；为流入接入点的有功功率的全局变量第k+1步迭代值；为流出接入点的有功功率的全局变量第k+1步迭代值；为流出接入点的无功功率的本地变量第k+1步迭代值；为流入接入点的无功功率的全局变量第k+1步迭代值；为流出接入点的无功功率的去全局变量第k+1步迭代值；为接入点末端的电压的本地变量第k+1步迭代值；为接入点前端的电压的全局变量第k+1步迭代值；为接入点末端的电压的全局变量第k+1步迭代值；且对偶变量更新的函数表达式为： y[k+1]＝δx[k+1]-z[k+1]， 上式中，x[k+1]为第k+1步迭代的本地变量矩阵，y[k+1]为第k+1步迭代的对偶变量矩阵，z[k+1]为第k+1步迭代的全局变量矩阵，δ为惩罚系数。

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