基于合作博弈的风电爬坡控制策略.docx

基于合作博弈的风电爬坡控制策略
基于合作博弈的风电爬坡控制策略
摘要：
随着可再生能源的快速发展，风能作为一种清洁、可再生的能源成为了人们关注的焦点。然而，由于风力发电的不稳定性和间歇性，风电场的爬坡控制成为一个重要的研究问题。本文提出了一种基于合作博弈的风电爬坡控制策略，通过多风机之间的合作，实现风电场的平稳爬坡过程。通过合作博弈的数学模型建立和优化算法的设计，将提高风电场的整体性能和经济效益。
关键词：风电爬坡控制；合作博弈；可再生能源；优化算法
1.引言
随着对环境保护和可持续发展的呼吁，可再生能源成为了全球能源发展的主要方向。其中，风能由于其广泛分布和资源丰富成为了可再生能源中颇受关注的一部分。然而，由于天气的不稳定性和风能的间歇性，风力发电的效率和稳定性成为了制约其发展的主要问题。特别是在风速较低、气象条件不太理想的情况下，风电场需要进行爬坡控制，即在较低风速下提高风机的工作状态，以确保风电场能够正常运行。因此，如何进行有效的风电爬坡控制策略具有重要的实际意义和应用价值。
2.相关工作
过去的研究主要集中在风电爬坡控制的优化算法设计和风电场的运行策略上。传统的爬坡控制方法主要基于最优控制理论，通过建立数学模型和优化算法设计来寻找最优的调节策略。然而，这些方法忽略了风电场内部多个风机之间的相互影响和协同性，导致控制效果不够理想。因此，本文提出了一种基于合作博弈的风电爬坡控制策略，以充分利用风电场内部多风机之间的协同作用。
3.合作博弈模型
合作博弈理论是博弈论的一个分支，用于研究多个参与者之间如何合作以实现自身利益最大化。在风电爬坡控制问题中，多个风机可以看作是参与者，他们通过合作以实现整个风电场的最优爬坡控制策略。本文基于合作博弈理论，建立了风电场内部风机之间的合作博弈模型，以实现风电场的平稳爬坡过程。
4.优化算法设计
为了求解合作博弈模型中的最优策略，本文设计了一种基于遗传算法的优化算法。遗传算法是一种模仿达尔文的进化理论，通过模拟生物进化的过程来搜索最优解。通过设计适应度函数和遗传操作符，优化算法能够在较短的时间内找到合作博弈模型中的最优策略。通过数值模拟实验证明，所提出的优化算法能够有效提高风电场的爬坡控制性能和经济效益。
5.风电爬坡控制实验
为了验证所提出的基于合作博弈的风电爬坡控制策略的有效性，本文进行了一系列风电爬坡控制实验。实验结果表明，通过多风机之间的合作，风电场的爬坡性能和工作效率得到了显著提高。与传统的爬坡控制方法相比，所提出的策略能够在保持风机安全运行的情况下降低能耗并提高风电场的整体性能。
6.结论
本文提出了一种基于合作博弈的风电爬坡控制策略，通过多风机之间的合作实现风电场的平稳爬坡过程。所提出的策略通过合作博弈模型和优化算法设计，能够有效提高风电场的爬坡控制性能和经济效益。未来的研究可进一步考虑不同风机之间的协作机制和系统的容错能力，以进一步提高风电爬坡控制的稳定性和可靠性。
参考文献：
1.Li,J.,Yang,Y.,&Chen,K.(2020).Acooperativegame-basedoptimalalgorithmforefficientwindrampcontrol.IEEETransactionsonSustainableEnergy,11(2),1114-1123.
2.Cheng,M.,Ma,Y.,&Chen,W.(2019).Cooperativegame-basedwindfarmrampcontrolstrategyconsideringwindturbineelectricalandmechanicalcharacteristics.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,66(3),2050-2059.
3.Zhang,J.,Wu,W.,Ma,H.,&Yang,S.(2021).Acooperativegame-basedcontrolmethodforwindrampeventsinlarge-scalewindfarms.EnergyConversionandManagement,236,114050.
4.Yang,Z.,Qiu,Y.,Li,W.,Zhou,K.,&Wu,Q.(2018).Multi-objectiveoptimizationofcoordinatedrampcontrolforwindfarmsconsideringwakeeffects.Appliedenergy,216,631-640.
5.Yao,H.,Liu,T.,Shao,X.,Luo,X.,&Liu,Y.(2017).Acooperativegame-basedschedulingstrategyforwindfarmswithwi