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为优化配备 BDFIG 的风力发电机性能，解决传统 PI 控制器响应速度与精度局限，研究人员开展基于 ANN 的风力发电机功率控制研究。结果表明 ANN 控制器动态响应更快、静态误差更低且无超调，为提升风电系统稳定性与能效提供新路径。
在全球能源需求激增与环境问题凸显的背景下，风能作为可持续发电的战略选择备受关注，配备双馈感应发电机（DFIG）的风力 turbines 更是清洁能源转型的核心力量。然而，现有研究面临两大瓶颈：一是多数采用浅层神经网络架构（如 2-3-7-5-1 结构），缺乏对学习过程和内部参数优化的深入探索，难以精准捕捉无刷双馈感应发电机（BDFIG）复杂动态特性；二是传统控制策略（如模糊逻辑、PI 控制）对风速波动和参数变化敏感，且缺乏充分实验验证，导致风电系统能效与稳定性提升受限。
为突破上述困境，国外研究人员围绕 BDFIG 风力发电机控制展开研究，相关成果发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》。
研究采用 Python 与 MATLAB/Simulink 构建风力系统详细模型，创建包含 12 个变量（各 1000 个样本）的标准化数据库，用于训练 5 层人工神经网络（ANN）架构（10-16-32-64-2）。同时，利用粒子群算法（PSO）优化比例积分（PI）控制器参数，通过对比实验验证 ANN 控制器性能。
模型构建与控制策略设计
研究首先对风力系统进行建模，风速采用谐波叠加函数Vv(t)=V0+∑i=1nAi?sin(ωi?t+φi)描述，涵盖风、涡轮、BDFIG 及变流器的动态特性。针对 BDFIG 定子双绕组与转子笼型结构的磁极匹配约束，采用直接矢量控制策略，通过 PI 调节器优化变流器能量转换，避免磁耦合干扰。
神经网络架构与训练
设计多层感知机（MLP）作为功率控制核心，输入层 10 神经元对应系统状态变量，输出层 2 神经元负责调节有功与无功功率。通过测试三种隐藏层结构，最终选定 10-16-32-64-2 五层架构，利用标准化数据库训练网络，通过调整权重（w）和偏置（b）最小化成本函数，实现对 BDFIG 复杂非线性特性的鲁棒性拟合。
性能对比与实验验证
对比实验显示，ANN 控制器动态响应时间为 0.02–0.06 秒，显著快于 PSO 优化 PI 控制器的 0.15–0.30 秒；静态误差低至 0.1%–1.58%（PI 控制器为 2.58%–3.79%），且完全消除 PI 控制器高达 734.72W 的设定值超调。与同类研究相比，ANN 的平均动态响应（0.043 秒）远超 Meroufel 等人的 4.83 秒，且网络结构更复杂，验证了其在快速跟踪与抗干扰能力上的优势。
研究提出的五层 ANN 架构与矢量控制结合方案，显著提升了 BDFIG 风力发电机的动态响应速度与控制精度，解决了传统 PI 控制的超调与参数敏感性问题，为风电系统高效稳定运行提供了新范式。该方法通过标准化数据库与多层网络的深度建模，增强了对复杂风能环境的适应性，为后续实际场景部署奠定了理论与实验基础。未来研究可进一步探索 ANN 在变风速条件下的鲁棒性优化，推动其工程化应用，助力全球可再生能源系统的智能化升级。
