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在可再生能源并网系统中，为解决内部扰动、电网不稳定及最大功率点跟踪（MPPT）性能问题，研究人员开展基于动态 LADRC 和 CFOA-LSTM 的 MPPT 优化器研究。结果显示该方法跟踪快速、抗扰性强，对提升并网可再生能源性能意义重大。
研究背景
随着环保意识的增强和对传统化石能源枯竭的担忧，可再生能源（RESs），如太阳能和风能，受到了越来越多的关注。太阳能光伏发电系统利用光伏效应将太阳能转化为电能，风力发电系统则把风能转化为机械能，再通过发电机转化为电能。然而，这些可再生能源发电存在诸多问题。
在太阳能发电方面，光伏发电依赖太阳辐射和温度等环境因素。天气的变化会导致太阳辐射强度和温度波动，使得光伏系统的输出功率不稳定，围绕全球最大功率（GMP）上下摆动。这不仅影响了光伏发电的效率，还增加了电力供应的不确定性。
风力发电同样面临挑战。风速的不稳定使得风力发电机的输出功率波动较大。在不同的风速下，风力发电机需要运行在最佳状态才能实现最大功率的捕获，即最大功率点跟踪（MPPT）。传统的 MPPT 方法，如爬山（HC）搜索、增量电导（INC）法和扰动观察法（P&O）等，虽然简单易实现，但存在明显缺陷。当风速快速变化时，这些方法容易陷入局部最优解，无法准确跟踪最大功率点，导致发电效率降低。
此外，电网的不稳定，如电压骤降和频率下降，会对可再生能源并网产生严重影响。内部变量的波动和计算误差等内部干扰，以及电网不稳定带来的外部干扰，都威胁着可再生能源系统的稳定运行。因此，开发高效、稳定的控制策略，以提高可再生能源发电效率、增强系统稳定性，成为亟待解决的问题。
为了解决这些问题，研究人员开展了相关研究。此次研究由多方人员共同参与，虽未明确具体研究机构，但他们致力于探索更有效的控制策略，以优化可再生能源并网系统的性能。研究成果发表在《Expert Systems with Applications》上，为该领域的发展提供了重要参考。
研究方法
研究采用了多种关键技术方法。首先，提出了动态线性自抗扰控制（LADRC）策略。该策略利用扩展状态观测器（ESO）来估计系统内部和外部的干扰，包括建模误差和参数波动，进而有效调节直流链路（DC-Link）电压，控制有功和无功功率。其次，为提升 MPPT 性能，构建了结合捕鱼优化算法（CFOA）和长短期记忆网络（LSTM）的 CFOA-LSTM 技术。通过这两种技术的结合，实现对最大功率点的高效跟踪。研究还利用 MATLAB/Simulink 进行系统仿真，并搭建硬件在环（Hardware-in-the-Loop，HIL）实验平台进行实验分析，以验证所提方法的有效性。
研究结果
- 系统性能评估：在 MATLAB/Simulink 环境下，对所提出的光伏 / 风能转换系统（PV/WECS）并网系统进行了性能评估。研究设置了不同的环境条件，包括辐射和风速的剧烈动态变化、不连续时变以及连续时变等情况，其中连续时变使用了中国山西省平鲁风电场的实际风速、辐射和温度气候数据。通过对比基于 CFOA-LSTM 的 LADRC 控制器与 CFOA、粒子群优化算法（PSO）、布谷鸟搜索算法（CSA）和蝗虫优化算法（GHO），结果表明，基于 CFOA-LSTM 的 LADRC 控制器能更有效地满足控制目标。
- 硬件在环实验分析：利用 NI PXIE-1071 HIL 模拟器对基于 CFOA-LSTM-MPPT 的 LADRC 技术进行实验分析。将该策略的有效性、设置后的波动数量和严重程度以及收敛到 GMP 的时间，与 CSA 和 PSO 进行比较。实验结果进一步证实了所提策略在实际应用中的优势。
研究结论与讨论
研究提出了基于 CFOA-LSTM 的 LADRC，用于开发适用于中国平鲁地区并网的 PV/WEC 能源发电系统的 MPPT 控制器。LADRC 能够有效调节 DC-Link 电压，控制有功和无功功率。通过在 PV/WEC 系统的四种工作场景下对基于 CFOA-LSTM-MPPT 的 LADRC 进行测试，以及与其他算法的对比分析，充分验证了该方法在快速跟踪和抵抗内外部干扰方面的卓越性能。硬件在环实验平台也证实了其鲁棒性。
该研究成果具有重要意义。一方面，为可再生能源并网系统的控制提供了新的有效策略，提高了系统的发电效率和稳定性，有助于更充分地利用可再生能源，减少对传统能源的依赖，推动能源结构的绿色转型。另一方面，所提出的 CFOA-LSTM 和 LADRC 技术，为相关领域的研究提供了新的思路和方法，可启发后续更多针对可再生能源系统优化的研究，对促进可再生能源产业的发展具有积极的推动作用。
