编辑推荐：
为解决风力发电机（WT）系统非线性、大转动惯量及风速随机变化带来的桨距角调节难题，研究人员开展基于分数阶模型预测控制（FOMPC）的自适应控制研究，结合深度 SARSA 优化参数。结果表明其鲁棒性优于 MPC 等控制器，为 WT 稳定控制提供新方案。
在能源短缺与环境污染的双重压力下，风力发电作为可持续能源的重要组成部分，其稳定性与效率备受关注。然而，风力发电机系统存在显著的非线性特性、较大的转动惯量，且风速具有随机性，这使得桨距角调节面临严峻挑战 —— 传统控制方法如比例积分（PI）控制器、增益调度比例积分（GSPI）控制器等，难以有效应对复杂工况下的系统波动，导致转子速度不稳定、输出功率超限等问题，严重威胁系统安全与电网稳定性。因此，开发一种适应多变风速、兼具鲁棒性与自适应性的控制策略，成为提升风力发电系统可靠性的关键。
为攻克上述难题，相关研究人员开展了深入研究。研究团队基于风力发电机在全负荷区域的运行特性，提出了一种融合分数阶模型预测控制（Fractional Order Model Predictive Control, FOMPC）与深度强化学习的自适应桨距角控制方法，并通过大量仿真验证了该策略的有效性。该研究成果发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，为风力发电控制领域提供了新的技术思路。
研究中采用的关键技术方法主要包括：
- 分数阶模型预测控制（FOMPC）：将分数阶微积分理论引入传统模型预测控制（MPC），通过非整数阶权重系数提升控制器的鲁棒性，建立离散状态空间模型以求解桨距角控制问题。
- 深度状态 - 动作 - 奖励 - 状态 - 动作（SARSA）算法：利用深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）作为函数近似器，构建深度 SARSA 智能体，通过最大化基于风力发电机控制目标的奖励函数，自适应调整 FOMPC 的关键参数，实现对随机风速的动态响应。
- 多控制器对比仿真：设计了基本模型预测控制（MPC）、增益调度比例积分（GSPI）控制器和比例积分（PI）控制器作为对比，在正常和极端随机风速条件下验证各控制器的性能。
研究结果
风力发电机系统建模与控制目标分析
研究首先构建了风力发电机的两质量模型，明确其在不同风速区域的运行模式：当风速低于切入值时，以最大功率追踪为目标；在全负荷区域（风速高于额定值且低于切出值），需通过桨距角控制限制输出功率并稳定转子速度。传统控制方法因依赖精确数学建模、参数调整困难等缺陷，在复杂风速下表现不佳，凸显了自适应控制策略的必要性。
分数阶模型预测控制（FOMPC）的设计与优化
FOMPC 通过引入分数阶微积分，使控制器能够更灵活地适应系统动态变化。基于离散状态空间模型，将 FOMPC 的最优控制律转化为二次规划问题求解。然而，FOMPC 的参数（如预测 horizon Np、控制 horizon Nc 等）优化是关键挑战，传统方法难以在高维空间中实现有效探索。
深度 SARSA 算法的参数自适应调节
深度 SARSA 智能体通过与风力发电机系统的交互，利用 DNNs 的函数逼近能力，动态调整 FOMPC 的权重系数。奖励函数的设计以最小化转子速度波动、限制输出功率为核心目标，促使智能体学习最优控制策略。实验表明，深度 SARSA 能够显著提升控制器对随机风速的适应性，避免了传统强化学习算法在高维连续状态空间中的 “维数灾难” 问题。
多控制器性能对比与仿真验证
在正常与极端随机风速条件下的仿真结果显示，基于深度 SARSA 的 FOMPC 控制器在转子速度稳定性、输出功率限制等方面表现显著优于 MPC、GSPI 和 PI 控制器。具体而言，其在极端工况下的转速超调量降低约 30%，功率波动范围缩小至传统方法的 50% 以内，验证了该策略在复杂环境下的鲁棒性与有效性。
研究结论与意义
本研究提出的基于深度 SARSA 的 FOMPC 策略，成功解决了风力发电机在全负荷区域面临的非线性、强扰动控制难题。通过将分数阶微积分的鲁棒性与深度强化学习的自适应性相结合，该方法不仅突破了传统控制方法对精确模型的依赖，还实现了参数的动态优化，为风力发电系统在随机风速下的稳定运行提供了高效解决方案。研究结果表明，深度强化学习在复杂工程控制中的应用潜力巨大，有望为新能源领域的智能控制技术发展开辟新路径。未来研究可进一步探索该算法在多风场协同控制、硬件实时部署等方面的扩展应用，推动风力发电技术向更高效率、更低成本的方向迈进。
