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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于分布式滚动优化的海上风电场场级控制策略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：CN115333168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211142888.3，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种基于分布式滚动优化的海上风电场场级控制策略是由张大海;孙吉莉;司玉林;钱鹏;应有;孙勇设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式滚动优化的海上风电场场级控制策略在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分布式滚动优化的海上风电场场级控制策略，包括：实时获取风电场流场分布信息，并作为风电场预测代理模型的环境输入，利用预测代理模型预测风电场在不同控制策略下的动态运行特性；在闭环控制中，将大规模风电场系统集中式优化问题按照机组空间排布规律分解为多个分布式局部优化子问题，建立考虑功率优化调度和疲劳载荷的多目标优化函数，依次求解各个风电场子系统在单位优化时域周期内的局部控制最优解；在下一个滚动优化时域周期内重复上述过程，最终实现大规模风电场在动态环境风况变化下的多目标滚动最优控制。本发明可以解决大规模海上风电场在变化风况下优化困难、计算成本高等问题，实现有功优化调度和载荷降低。

本发明授权一种基于分布式滚动优化的海上风电场场级控制策略在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式滚动优化的海上风电场场级控制策略，其特征在于，包括：1利用风电场感知系统实时获取风电场内部流场分布情况，记录动态变化的环境风参数和各机组当前时刻运行状态信息；2建立海上风电场协同控制的预测代理模型，包括环境风子模型、风力机子模型和尾流子模型；利用风电场感知系统获取的风电场内部流场分布情况对预测代理模型进行参数校正；3将步骤1获得的环境风参数和各机组当前时刻运行状态信息作为输入，利用预测代理模型表征和预测实际风电场在未来时刻的运行特征，获得各机组在不同协同控制策略下的输出功率和关键部位载荷的时域变化；4综合考虑风电场在单位优化时域周期内的运行特征，建立实现有功功率优化调度下最小化疲劳载荷的多目标优化函数，通过最小化目标函数实现风电场有功优化调度和机组关键部件疲劳寿命的提升；5将多目标优化问题分解为若干个小规模分布式局部动态优化子系统的子问题，利用智能优化算法对各个子问题的目标函数进行求解，并通过各问题之间的通信来综合获得分布式整体最优，最终获得优化周期内的最优控制；6将求解获得每台机组的最优控制参数目标值发送到各台风力机的执行器，通过单一控制或联合控制方法，实现在未来有限时域内风电场功率的动态优化调度和疲劳载荷优化；7在下一个滚动优化周期内重复步骤1-步骤5，并在其对应的控制周期内执行当前优化周期内的最优控制策略，从而实现风电场在动态变化风况下的多目标滚动优化和最优控制。

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