适用于鲁棒控制的风电场多时段不确定性集合建模方法

郄朝辉; 付麟博; 姜涛; 李威; 李兆伟; 吕亚洲

doi:10.7500/AEPS20250124005

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适用于鲁棒控制的风电场多时段不确定性集合建模方法

学术研究 | 更新时间：2026-02-28

- 适用于鲁棒控制的风电场多时段不确定性集合建模方法
- Multi-period Uncertainty Set Modeling Method for Wind Farms Applicable to Robust Control
- 电力系统自动化 2026年50卷第4期页码：79-90
- 作者机构：
  
  1.现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室（东北电力大学），吉林省吉林市 132012
  2.国网电力科学研究院有限公司（南瑞集团有限公司），江苏省南京市 211106
- 作者简介：
  
  郄朝辉(1985—)，男，博士研究生，高级工程师，主要研究方向：电力系统安全稳定分析控制及低频减载、故障解列、备自投等装置研发。E-mail：qiezhaohui@139.com
  付麟博(1996—)，女，博士研究生，主要研究方向：微电网能量管理与交易。E-mail：fulinbo123@aliyun.com
  姜涛(1983—),男,通信作者,博士,教授,博士生导师,主要研究方向：电力系统安全性与稳定性、可再生能源集成、综合能源系统。E-mail：t.jiang@aliyun.com
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司总部科技项目(5100-202440378A-3-2-ZX)
- DOI：10.7500/AEPS20250124005
  中图分类号：
- 收稿：2025-01-24，
  
  修回：2025-05-14，
  
  网络首发：2025-12-19，
  
  纸质出版：2026-02-25
- 稿件说明：
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郄朝辉,付麟博,姜涛等.适用于鲁棒控制的风电场多时段不确定性集合建模方法[J].电力系统自动化,2026,50(4):79-90.

QIE Zhaohui,FU Linbo,JIANG Tao,et al.Multi-period Uncertainty Set Modeling Method for Wind Farms Applicable to Robust Control[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(4):79-90.
郄朝辉,付麟博,姜涛等.适用于鲁棒控制的风电场多时段不确定性集合建模方法[J].电力系统自动化,2026,50(4):79-90. DOI： 10.7500/AEPS20250124005.

QIE Zhaohui,FU Linbo,JIANG Tao,et al.Multi-period Uncertainty Set Modeling Method for Wind Farms Applicable to Robust Control[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(4):79-90. DOI： 10.7500/AEPS20250124005.

摘要

合理刻画风电场出力不确定性的封闭集合是实现电网鲁棒控制的基础。基于风电场对稳定性影响的量化规律，文中提出一种改进的数据处理方法，显著降低了稳定控制的风险。针对多风电场多时段不确定性建模，综合考虑出力误差的时空相关性和爬坡误差对备用配置的影响，使用广域椭球和超平面约束构建凸性不确定性集合；此外，提出了高维体积最小化的参数求解方法，通过协调相关约束边界，确保模型满足多个预设置信概率；最后，基于实际风电场数据对所提方法进行了验证，结果表明该方法将不确定性集合体积降低了12%，有效提升了模型精度和适用性。

Abstract

Reasonably characterizing the closed set of wind farm output uncertainty is the foundation for achieving robust control of power grid. Based on the quantitative laws of impact of the wind farms on stability

this paper proposes an improved data processing method that significantly reduces the risk of stability control. For modeling multi-wind farm and multi-period uncertainties

the spatio-temporal correlation of output errors and the impact of ramping errors on reserve configuration are comprehensively considered. A convex uncertainty set is constructed using wide-area ellipsoidal and hyperplane constraints. Furthermore

a parameter solution method based on high-dimensional volume minimization is proposed

which coordinates relevant constraint boundaries to ensure the model satisfies multiple preset confidence probabilities. Finally

the proposed method is validated using actual wind farm data. The results show that this method reduces the volume of the uncertainty set by 12%

effectively improving model accuracy and applicability.

关键词

Keywords

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