永磁同步发电机驱动变速风能转换系统智能 MPPT 控制器性能评估

《Scientific Reports》：Comparative performance analysis of adaptive neuro-fuzzy inference system, fuzzy logic, and neural network-based maximum power point tracking controllers for permanent magnet synchronous generator-based variable-speed wind energy conversion systems

　　

摘要

本研究评估了基于最大功率点跟踪（MPPT）的模糊逻辑控制器（FLC）、人工神经网络（ANN）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）在永磁同步发电机（PMSG）驱动的变速风能转换系统（WECS）中的性能。这些控制器采用MATLAB/Simulink进行设计，并在阶跃式和时变风速条件下进行测试，以评估其机械功率输出、电压提升能力、瞬态响应、电压调节以及稳态稳定性。风速从5 m/s逐步增加到12 m/s，然后再降至9 m/s和10 m/s，以考察控制器在动态运行条件下的表现。结果表明，这三种智能控制器均能成功追踪到最大功率运行点，在测试条件下实现16.8 kW的功率输出，最大功率系数为\(C_p=0.48\)。然而，它们在电气性能和动态响应方面存在显著差异：ANFIS表现出最佳的整体性能，具有最高的电压提升幅度（600 V）和最低的直流链路电压波动（480 V），同时具备最佳的阻尼特性、最快的瞬态响应和最短的稳态响应时间；FLC的动态性能处于中等水平，计算复杂度较低；ANN则表现出较大的瞬态波动和最长的稳态响应时间。实验结果显示，尽管三种控制器都能实现相似的最大功率输出，但ANFIS在动态稳定性和电压调节方面更具优势。因此，ANFIS被认为是一种有前景的智能MPPT技术，适用于快速变化的风速条件，能够提升基于PMSG的变速风能转换系统的性能和可靠性。