为解决目前风光储电站参与黑启动过程中储能存在过充过放的问题，本课题提出了基于广义预测控制算法（GPC）的功率协调策略。本项目负责人为电力工程系杜瑶，其余主要参与者有电力工程系王希平、高波、彭程、于雪等。首先设计了风光储发电系统模型与黑启动策略评价标准。然后依据风光储发电系统的运行过程与控制方式，分别构建其预测模型、优化模型，以确定黑启动过程中有限时域内的系统状态最优预测值和控制目标。结合广义预测控制算法的滚动优化、反馈校正方法，通过求解，得到在每个控制周期内风光储三者功率输出的最优调节动作。另外，采用蚁群算法对GPC控制参数进行优化，保证了协调策略的快速性与准确性。利用专业软件，对基于GPC算法的功率协调策略与传统策略分别进行仿真，多场景、全方位地对比分析两者的控制效果，验证本课题所提协调优化策略的有效性。

本项目旨在通过将广义预测控制算法、蚁群算法等先进控制算法用于分光储电站的黑启动应用场景，最终既能减小光伏电站和风电场输出功率的波动性，又能降低储能充放电深度，提高储能系统使用寿命，降低储能配置容量，实现新能源电站安全运行和经济效益的双保障。