基于蚁群优化算法的自适应反步控制技术在多機风轮发电系统中的应用——该系统采用五相永磁同步发电机进行电力调节

《Electronics》：Ant Colony Optimization-Tuned Adaptive Backstepping Control for Power Regulation in Multi-Machine Wind Turbine Systems with Five-Phase Permanent Magnet Synchronous Generators

　　

摘要

本研究提出了一种基于混合蚁群优化-反步控制（ACO-BC）策略的多机风力发电转换系统控制方法，该系统采用五相永磁同步发电机（PMSGs）。该策略旨在提升系统在风速变化条件下的动态响应、电能调节能力、鲁棒性和电能质量。ACO-BC机制用于优化控制器参数，从而减少电能波动并改善被控系统的动态特性。通过MATLAB 2021/Simulink在两种不同的风速运行场景下，将所提出的策略与滑模控制（DSMC）策略进行了全面比较。仿真结果表明，采用ACO-BC策略后系统性能显著提升：在第一个测试中，与DSMC相比，有功功率波动和响应时间分别降低了42.85%和34.19%，有功功率稳态误差（SSE）降低了33.33%；电流总谐波失真（THD）从DSMC的7.63%降至ACO-BC的2.32%，降低了69.59%。在第二个测试中，所提出的策略使有功功率波动、响应时间和SSE分别降低了50%、22.76%和66.67%。此外，ACO-BC在实现类似DSMC的超调水平的同时，显著改善了功率波动、SSE和动态响应。这些结果表明，所提出的策略在阶梯式和随机变化的风速条件下均能提供更好的电能调节、更快的动态响应、更低的波动以及更优质的电流质量。尽管ACO-BC策略的实施复杂性较高且需要调节多个控制器参数，但其整体性能体现了其为多机PMSG风力发电转换系统提供有效控制方案的潜力。