基于模糊自适应的双馈异步风力发电机控制策略

为了解决双馈异步风力发电机（doubly-fed induction wind generator,DFIG）不对称电网网侧变换器采用双电流闭环控制策略（double current closed loop control strategy,DCCS）时响应速度慢、动态性能差等问题,提出了根据电流差、电流差变化率在线模糊自适应修正比例积分微分（proportion integration differentiation,PID）控制器参数的Fuzzy PID策略,建立了DFIG网侧变换器数学模型。基于Matlab/Simulink仿真工具,通过模拟电网侧发生不对称电网故障,仿真得到网侧变换器在改进控制策略下的直流侧电压、电流波形。仿真结果表明：与传统DCCS相比,Fuzzy PID策略进一步改善了直流侧电压、电流的稳定性,减少了直流侧电压、电流纹波分量,改进后的控制系统响应速度更快、动态性能更好。     

基于神经网络自适应的双电流闭环联合控制策略研究

在分析了双电流闭环控制策略不足的基础上,提出了一种基于神经网络自适应的双电流闭环联合控制策略,该策略利用神经网络技术对控制器参数进行实时自适应调整,提高了控制器运行效率,优化了整个双电流闭环控制结构.在不对称故障下的仿真实验表明,该控制策略能够消除直流侧电压波动和削弱直流侧电压纹波分量,系统动态响应快、控制效果好.