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申请/专利权人：中南大学;华北电力大学;华能集团技术创新中心有限公司

摘要：本公开实施例中提供了一种基于尾流有向图的风电场分布式运行优化方法，属于新能源与自动化技术交叉领域，具体包括：得到目标风电场的初始尾流分布；计算每个风机的有效风速；构建目标风电场对应的有向网络图；通过预设的聚类方法对有向网络图进行分簇，得到多个子集；根据目标风电场的状态类型对每个子集进行二段优化调整操作，得到新的子集及其对应的最优控制变量；将全部最优控制变量和有效风速代入分布式优化函数，得到输出功率量。通过本公开的方案，基于有向图和谱聚类，根据风电场优化动作特点，构建以智能分簇为基础的分布式运行优化机制，得到最优控制变量，通过控制输出实现风电场功率最大化，提高了风电场优化的效率和性能。

主权项：1.一种基于尾流有向图的风电场分布式运行优化方法，其特征在于，包括：将目标风电场内风机的位置信息和风况信息输入尾流模型，得到所述目标风电场的初始尾流分布；根据所述初始尾流分布与每个所述风机的关联性计算每个所述风机的有效风速；根据尾流效应和每个所述风机的距离信息之间的耦合关系，构建所述目标风电场对应的有向网络图；通过预设的聚类方法对所述有向网络图进行分簇，得到多个子集；根据所述目标风电场的状态类型对每个所述子集进行二段优化调整操作，得到新的子集及其对应的最优控制变量，其中，所述状态类型包括初始动作阶段和平缓运行阶段；所述根据所述目标风电场的状态类型对每个所述子集进行二段优化调整操作，得到新的子集及其对应的最优控制变量的步骤，包括：在所述初始动作阶段，利用改进的平衡优化算法对每个所述子集进行快速迭代优化操作，得到更新后的邻接矩阵；判断所述更新后的邻接矩阵的变异值是否大于或等于临界值；若是，则继续进行所述快速迭代优化操作，再分簇处理以更新子集，直到所述变异值小于所述临界值或达到最大迭代次数；若否，则判定所述目标风电场为平缓运行阶段，并对所述更新后的邻接矩阵进行再分簇处理，并对得到的新的子集进行平缓优化操作，得到其对应的最优控制变量；所述对所述更新后的邻接矩阵进行再分簇处理，并对得到的新的子集进行平缓优化操作，得到其对应的最优控制变量的步骤，包括：根据所述更新后的邻接矩阵解耦为多个新的子集；利用所述改进的平衡优化算法对每个新的子集进行控制优化，得到每个新的子集对应的最优控制变量；将全部所述最优控制变量和所述有效风速代入分布式优化函数，得到输出功率量。

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