《ARABIAN JOURNAL FOR SCIENCE AND ENGINEERING》：Simulation Modeling and Evaluation of Intelligent Controller for DFIG Wind Power Systems Connected to Grid
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本研究针对传统场向控制（FOC）与PI控制在应对双馈感应发电机（DFIG）风力发电系统非线性与参数敏感性方面的不足，提出了一种新型混合模糊逻辑控制系统（HFLCS）。该系统将模糊推理与传统PI控制相结合，实现了控制器参数的动态自适应。研究通过MATLAB/Simulink进行了全面的仿真建模，结果表明，与常规PI控制相比，HFLCS在电网故障后恢复时间缩短了40-50%，功率/电压跌落减少了30-40%，无功功率调节能力提升了75-80%。该系统在参数变化、电压波动和极端阵风等恶劣工况下均能保持鲁棒性能，为提高风能捕获效率、电网稳定性和电能质量提供了智能控制框架，对现代风电场运行与可再生能源并网具有重要的实践意义。
在全球能源结构加速向绿色低碳转型的时代背景下，风能作为最成熟的可再生能源之一，其高效、稳定的并网发电技术至关重要。在众多风电技术路线中，基于双馈感应发电机（Doubly-Fed Induction Generator， DFIG）的风力发电系统因其成本效益高、变转速运行能力强、有功和无功（Active & Reactive， A&R）功率可独立控制等优点，在市场上占据主导地位。然而，这项技术的“阿喀琉斯之踵”在于其控制系统。目前广泛应用的场向控制（Field-Oriented Control， FOC）技术结合比例积分（Proportional-Integral， PI）控制器，在面对风速剧烈变化、电网电压波动、发电机内部参数漂移等非线性、不确定性工况时，常常显得力不从心。固定的PI参数难以适应多变的运行点，导致系统动态响应迟缓、功率振荡、电压支撑能力不足，这不仅降低了风能捕获效率，还可能对电网的稳定运行构成威胁。如何让风电控制系统像经验丰富的舵手一样，在面对风浪时能灵活调整，保持航船的平稳与高效，成为了研究人员亟待攻克的核心难题。为此，一篇发表在《ARABIAN JOURNAL FOR SCIENCE AND ENGINEERING》上的论文《Simulation Modeling and Evaluation of Intelligent Controller for DFIG Wind Power Systems Connected to Grid》为我们带来了一种创新的解决方案。
研究人员围绕提升DFIG风力发电系统在并网条件下的动态性能与鲁棒性这一核心目标，开展了一项系统的仿真建模研究。他们的核心工作是基于模糊逻辑与PI控制，设计并验证了一种新型的混合模糊逻辑控制系统（Hybrid Fuzzy Logic Control System， HFLCS）。具体而言，这项研究的主要技术方法包括：首先，建立了包含风力机、DFIG、背靠背脉冲宽度调制（Pulse-Width Modulation， PWM）变流器及电网连接在内的完整系统数学模型，为仿真奠定基础。其次，详细阐述了用于转子侧（Rotor-Side， RS）变流器和定子侧（Stator-Side， SS， 也称网侧）变流器的传统FOC-PI控制策略。然后，创新性地提出了HFLCS架构，该系统以系统误差（e）及其变化率（de/dt）作为模糊推理系统的输入，通过预设的模糊规则库实时动态调整PI控制器的比例（Kp）和积分（Ki）增益，从而替代传统控制回路中的固定参数PI控制器。最后，研究利用MATLAB/Simulink仿真平台，设置了多种风速剖面（阶跃、斜坡、阵风）以及电网扰动、参数大范围摄动等严苛工况，对HFLCS与传统FOC-PI控制进行了全面的对比性能评估。
研究结果
功率优化效率
在最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking， MPPT）模式下，随着风速从6 m/s逐步增加到12 m/s，系统能够有效跟踪最优输出功率曲线，发电机转速也准确跟随风速变化。同时，直流母线（DC-link）电压稳定维持在额定值1150 V，无功功率则稳定在零参考值附近。这些结果表明，所提出的控制策略在不同风速下均能实现精确的MPPT、稳定的电气性能和可靠的无功功率控制。
HFLCS在多变风速条件下的性能评估
在阶跃、斜坡和阵风型风速剖面下，HFLCS均展现出优于传统PI控制的性能。特别是在具有挑战性的阵风条件下，HFLCS表现出更强的鲁棒性。具体而言，在风速突变时，HFLCS控制的系统恢复时间比PI控制快约40-50%，稳态误差减少约30-40%。转子转速波动范围更窄，恢复更快。直流母线电压始终保持良好调节，无明显波动。无功功率控制也得到了改善，跟踪性能更优，且未出现明显的交叉耦合现象。总体来看，HFLCS在阻尼性能、动态响应速度、稳定性和功率调节精度方面均优于传统PI控制。
抗参数变化的鲁棒性
为了评估HFLCS在参数波动下的鲁棒性，研究进行了全面的灵敏度分析，测试了包括定转子电感降低30%、电阻增加500%在内的极端参数变化。结果显示，传统PI控制系统在这些条件下性能显著下降，有功功率调节恶化约35%，无功功率控制振荡增加约50%。相比之下，提出的HFLCS保持了优异的控制性能，性能退化小于5%，表现出强大的鲁棒性和对参数变化的低敏感性。
电压与电流波形
在正常运行下，HFLCS维持了更洁净的电压波形，与传统PI控制相比，谐波畸变减少了约40%。同时，HFLCS提供了更优的电流调节能力，电流总谐波畸变率（THD）降低了约45%，并且在运行模式切换期间具有更好的动态响应。
研究结论与意义
本研究成功设计并验证了一种用于并网DFIG风力发电系统的新型混合模糊逻辑控制系统（HFLCS）。该系统创造性地将模糊逻辑的自适应智能与PI控制的结构化框架相结合，通过实时动态调整控制器增益，有效解决了传统FOC-PI控制在非线性、时变及参数敏感工况下性能受限的核心问题。
仿真结果表明，HFLCS在多种严苛测试场景下均取得了显著的性能提升：系统从电网扰动中恢复的速度加快了40-50%；功率和电压跌落减少了30-40%；无功功率调节能力提升了75-80%。更重要的是，HFLCS展现出了卓越的鲁棒性，在风速剧烈波动、电网电压变化以及发电机参数发生大幅度摄动时，依然能维持稳定、高效的运行，性能衰减极小。
这项研究的成功，不仅为DFIG风力发电系统提供了一种高性能、高鲁棒性的智能控制解决方案，其提出的混合控制框架也具有普适的参考价值。它显著提升了风能捕获效率、增强了并网风电的电网支撑能力（如电压调节），并改善了送入电网的电能质量。对于推动大规模风电并网、提高可再生能源在电网中的渗透率以及保障现代电力系统的安全稳定运行，具有重要的理论意义和广阔的工程应用前景。
