基于分数阶模糊PID控制的双星感应发电机风电系统性能优化研究

针对双星感应发电机(DSIG)风电系统在变风速条件下的控制难题，研究人员创新性地提出分数阶模糊PID(FOFPID)控制策略。该研究通过融合模糊逻辑、分数阶微积分和粒子群优化算法，显著提升了最大功率点跟踪(MPPT)效率和桨距角控制精度。仿真结果表明，与传统PI控制器相比，FOFPID使功率波动降低56.48%，响应时间缩短50.22%，总谐波失真(THD)减少24.23%，为高可靠性风电系统提供了创新解决方案。

　　

随着全球能源结构转型加速，风力发电作为最具发展潜力的可再生能源之一，其控制技术面临严峻挑战。传统双星感应发电机(DSIG)风电系统在复杂风速条件下存在功率波动大、动态响应慢等问题，特别是当风速超过额定值时，桨距角控制的滞后性可能导致设备损坏。现有PI控制器难以应对系统非线性和参数时变特性，而单纯模糊控制又存在稳态精度不足的缺陷。如何实现高精度功率跟踪与设备保护的平衡，成为制约风电技术发展的关键瓶颈。

为突破这一技术壁垒，Abdessmad Milles团队在《Heliyon》发表创新研究，提出分数阶模糊PID(FOFPID)混合控制策略。该研究通过建立DSIG的Park数学模型，结合粒子群优化(PSO)算法参数整定，构建了融合模糊推理、分数阶微积分和传统PID优势的三维控制架构。关键技术包括：1）基于Crone近似的分数阶微分实现；2）五层隶属度函数的Mamdani型模糊规则库；3）ITAE/ITSE双指标优化的PSO参数整定；4）间接转子磁场定向控制(IRFOC)框架下的多变量协同调控。

2. Modeling of the WE conversion system

研究团队建立了包含风速-功率系数的非线性气动模型，推导出最佳叶尖速比λ_opt与桨距角β的耦合关系方程。通过齿轮箱传动比G实现机械转速Ω_mec与发电机转速的匹配，在d-q同步坐标系下构建DSIG的六维电压方程，其中磁链ψ_dr/ψ_qr的动态特性通过L_md/L_mq磁化电感表征。

3. Proposed controller design

创新的FOFPID控制器通过ΔK_p/ΔK_i/ΔK_d动态调整机制，将分数阶算子D^μ与模糊推理结合。实验显示其ITSE指标比传统PID降低95.56%，相位裕度提升45°，在Bode分析中展现出更宽的稳定域。特别是λ=0.963、μ=0.984的分数阶参数组合，实现了功率波动减少19.27%的突破。

5. Results

在阶跃风速测试中，FOFPID使直流母线电压V_dc纹波从108V降至47V，动态响应时间从221ms缩短至110ms。值得注意的是，在参数扰动测试中，即使绕组电阻增加100%，THD仍保持在3.87%的低水平，显著优于PI控制的10.72%。PSO优化的K_e=0.496、K_d=0.763参数组，使MPPT区域功率系数C_p稳定在0.49的理想值。

该研究通过理论创新与技术融合，成功解决了DSIG风电系统在复杂工况下的控制难题。FOFPID控制器兼具模糊逻辑的强鲁棒性和分数阶控制的精确性，其92.11%的过冲抑制能力为高风速区安全运行提供了保障。特别值得关注的是，该方法在参数摄动条件下仍保持66.53%的THD改善率，展现出显著的工程应用价值，为下一代智能风电控制系统提供了重要技术参考。未来研究可结合神经网络进一步提升参数自适应能力，推动可再生能源转换技术向更高效率发展。