采用快速平滑二阶滑模控制与神经模糊估计及变增益鲁棒精确输出微分器的风能转换系统性能增强

Enhanced wind energy conversion system performance using fast smooth second-order sliding mode control with neuro-fuzzy estimation and variable-gain robust exact output differentiator

Ameen Ullah · Safeer Ullah · Tanzeel Ur Rahman · Irfan Sami 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 风能转换系统（WECS）常因风速的随机性和间歇性而面临挑战，导致发电输出功率与波动的电力负载需求之间出现不匹配。为有效应对这一问题，先进的最大功率点跟踪（MPPT）策略对于最大化功率提取至关重要。本研究提出了一种基于快速平滑二阶滑模控制（FSSOSMC）的新型MPPT方法，旨在优化与永磁同步发电机（PMSG）耦合的3 kW定桨距变速WECS的功率输出。为了在系统参数存在不确定性与非线性的情况下仍保持控制的鲁棒性，采用了基于Takagi–Sugeno–Kang（TSK）模糊推理系统的离线神经...

解读: 该快速平滑二阶滑模MPPT技术对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要借鉴价值。其98.9%的系统效率和98.2%的跟踪精度显著优于传统方法,可应用于SG风电变流器优化最大功率点跟踪算法。神经模糊估计与鲁棒微分器的融合控制策略,可移植至ST系列PCS的GFM控制中,提升新能源波动工况下的动态响应速度(...