智能遗传算法与非线性最小二乘法结合的DFIG风能转换系统混合优化控制

"本文提出了一种混合优化方法，该方法结合了智能遗传算法和非线性最小二乘法，用于实现对ADRC控制器的最优调谐。在最大功率点跟踪（MPPT）策略和主动干扰抑制控制（ADRC）的控制结构下，经过混合优化调谐的ADRC控制器能够找到双馈感应发电机（DFIG）风能转换系统的最优运行点。" 在风能转换系统（WECS）的研究中，优化控制策略对于提高系统的效率和稳定性至关重要。标题中的"A Hybrid optimal control structure of DFIG Wind Energy Convert System"表明，研究的核心是针对双馈感应发电机（DFIG）的风能转换系统设计的一种混合优化控制结构。这种控制结构旨在解决WECS的复杂性和不确定性，如非线性动态特性、强耦合效应等。 描述中提到的"Hybrid optimization"是一种结合了两种不同优化技术的策略，即智能遗传算法和非线性最小二乘法。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法，能够处理复杂的多目标优化问题。而非线性最小二乘法则常用于拟合数据和求解非线性系统的参数。通过这两种方法的融合，可以更有效地寻找ADRC控制器的最佳参数设置，以适应风力发电机系统的变化条件。 "ADRC control"（主动干扰抑制控制）是一种先进的控制理论，它通过估算并抵消系统内部和外部的干扰来提高系统的稳定性和性能。在风能转换系统中，由于风速的不稳定性，ADRC能够实时调整发电机的运行状态，确保系统始终在最佳功率点运行，即"Maximum Power Point Tracking (MPPT)"策略。 MPPT是风力发电系统中的关键策略，其目标是在不断变化的风速条件下，最大化风力发电机的输出功率。与ADRC相结合，混合优化的控制器能够更加精确地追踪这个最大功率点，从而提升系统的能量捕获效率。 "DFIG"（双馈感应发电机）是风力发电系统中常用的一种发电机类型，因其能够在并网时独立调节电压和频率而被广泛采用。通过控制转子侧和定子侧的电力电子设备，DFIG能够有效地进行MPPT，并实现高效的风能转换。 该研究通过混合优化方法优化ADRC控制器，实现了双馈感应发电机风能转换系统的最佳运行，提高了系统的功率输出和稳定性，尤其是在面对风速波动时的适应性。这种方法对于提升风能利用效率和推进可再生能源技术的发展具有重要意义。