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作者：陈玥;刘洋;陆秋瑜;谢平平;丁俐夫;
单位：广东电网有限公司调度控制中心;清华大学电机工程与应用电子技术系;
摘要：随着新能源发电扩容及海上风电的兴起，风电场控制愈发关键。文章聚焦尾流效应模型优化与风电场智能化控制，通过改进Gaussian FLORIDyn模型的尾流估算，借助区域剪枝加速算法，在确保精确度的前提下提升仿真速度。此外，文章提出了一种图卷积网络代理模型引导的多智能体强化学习算法，该模型依据风场尾流关联构建，深刻理解风机间复杂动力学，增强功率预测能力。多智能体强化学习算法利用分区奖励共享机制，提高了寻优效率。在仿真测试中，评估了剪枝操作对性能提升的效果，并对生成的尾流控制策略进行了验证。结果证明，通过对尾流效应的精细建模和主动尾流控制策略的创新设计，为解决风电场控制问题提供了有价值的理论和技术支持。
关键词：偏航优化;;尾流估计;;高斯FLORIDyn;;多智能体强化学习;;高性能仿真
基金资助：南方电网公司科技项目资助[项目编号：036000KK52222044(GDKJXM20222430)]
