综合考虑尾流效应的影响，提出了利用风电场限值发电形成的有功功率调节自由度进行疲劳优化的原理，基于最优控制理论给出了风电场疲劳分布与有功功率统一控制的控制策略；为使控制策略可基于风电场现有软硬件环境实现，重点基于多智能体技术研究了控制策略的实现方法，设计了多智能体系统的部署方案、智能体层次状态机和智能体间的信息交互方案。仿真表明，提出的方法能在保证风电场有功功率跟踪调度给定值、不损失发电量的前提下，均匀风电场疲劳分布，保证各机组维护的同步性，降低维护频率，减少维护成本。
风能优良的陆地资源不断消耗，越来越少，而海上风资源丰沛，发展海上风电是必然趋势[1]。但海上风电建设成本高，运行维护费用昂贵，其发展面临经济性挑战。就运行维护而言，海上风电机组单次维护成本是陆上的2倍以上[2]；另外，受风浪等制约，故障待修时间可高达数百小时[3]，发电损失大。降低维护频率是海上风电发展的关键之一。
风电机组运行中，总是承受交变载荷，部件材料内部缺陷不断累积和发展并导致性能逐渐劣化，形成疲劳。风电机组是典型的“疲劳机器”，疲劳是机组产生维护需求的主要原因[4]。
风电具有不确定性，超短期风能预测误差一般为7%～19%[5]，为了保证系统的安全稳定，电力系统调度机构需要在运行控制中留有较大的安全裕度[5]，合理安排常规发电机组出力和风电场出力限值[6-8]，进行限值发电。
此外，在电力系统事故或紧急情况下，调度机构要求风电场响应电网扰动，按指定的大小和变化率调节有功功率；在系统安全稳定裕度足够时，调度机构放开对风电场的有功功率大小的限制，风电场在满足有功功率变化率限值的前提下自由发电[6-8]（以下简称自由发电）。丹麦、荷兰、德国和中国等国家的风电并网标准规定风电场必须根据调度机构指令控制其有功功率输出。
风电场通过有功功率控制器（WindFarmActivePowerController,WFAPC）将调度机构给定的发电任务分解为各机组有功参考值[6-9]，各机组基于变桨距控制、变流器控制等自动跟踪该参考值，实现风电场对调度机构有功要求的跟踪。传统上，WFPAC有功功率控制策略不考虑机组疲劳，早期多采用起停机控制，部分机组停机，其余机组满发，满足风电场有功功率需求[10]。这种方法存在频繁起停机影响机组寿命、有功功率调节粒度过大、有功功率向上调节速度慢等问题，WFAPC按机组可用功率比例将风电场有功出力任务分解到每台机组[11]成为主要方法。
由于尾流效应，气流流经上风向机组后，平均风速降低[12]，下风向机组可用功率小，按可用功率比例分配到的有功出力任务小，因而下风向机组疲劳程度低[12]。最终，风电场边界机组疲劳更严重，形成疲劳分布的不均匀性，导致维护不同步，维护频繁。
合理利用风电机组叶片气动阻尼特性[13]以及合理使用阻尼控制反馈[14]，可以使机组的振动效应降低，达到抑制疲劳的目的。独立变桨[15]、主动偏航[16]等技术能高效抑制机组气动疲劳。尽管这些研究卓有成效，但只能优化单台机组个体的疲劳，无法均衡多台机组的疲劳。文献[17]提出了一种均衡风电场各机组疲劳的方法，对WFAPC给出的机组有功参考值进行二次调整，以均衡各机组疲劳。该方法导致风电场有功功率比调度机构给定值小5%～10%，限制了其工程应用范围。
针对风电场疲劳优化和有功功率控制顾此失彼的现状，本文旨在建立风电场疲劳分布和有功功率一体化控制方法，在保证风电场有功功率满足调度机构要求、不损失发电量的前提下，优化风电场疲劳的均匀性，使各机组维护同步，降低风电场维护成本。
为此，研究基于机组有功功率度量机组疲劳的方法，并根据疲劳的累积特性，提出风电场限值发电时进行疲劳优化，而响应电网扰动和自由发电时，按风电场既有策略运行的思想，综合考虑尾流效应的影响以提高优化准确度。
基于最优控制理论，以风电场疲劳均匀性为优化目标，以风电场和机组有功功率为约束条件，建立风电场疲劳分布和有功功率综合控制方程。重点基于多智能体技术，研究控制系统的实现，使提出的方法对现有风电场无额外的软硬件要求，具备工程适用性。
图1风电场布局模型
结论
本文提出一种海上风电场有功与疲劳分布统一控制方法，其特点是：
（1）通过机组有功功率协调，实现风电场疲劳分布优化，优化各机组维护的同步性，降低风电场维护频率，降低风电场维护成本。
（2）基于疲劳的累积特性，利用调度机构要求风电场限值发电形成的有功调节自由度进行疲劳优化，能在保证风电场有功输出跟踪调度机构要求、不损失发电量的前提下，实现疲劳均匀性优化。
（3）传统上，一般认为，限值发电对风电场是纯粹的损失，本文研究表明，此时可以优化风电场疲劳，获得降低维护量的收益。
（4）系统实现上，采用多智能体技术，为每台机组部署一个智能体，各智能体计算负荷小，通信可以基于风电场现有通信环境，系统可以基于风电场现有资源实现，无需另置硬件，具有较好工程实用性。
本文方案拟在合作企业中应用。
