基于滑模优化与神经控制的船载风力发电系统最大功率跟踪方法

[目的]旨在解决船载风力发电系统中传统的最大功率跟踪算法的稳定性和快速性差问题。[方法]在系统分析船舶运动合成风场特性的基础上,提出基于单神经元比例积分(SNPI)的最优机械角速度跟踪控制策略,用以提升风机重启的跟踪快速性。同时,采用功率滑模极值搜索(PSMES)算法取代依赖风速精确测量的叶尖速比(TSR)方法,实现机械角速度的快速优化与发电系统频繁重启下的最大功率搜索。[结果]仿真结果表明,相比于传统算法,采用机械角速度PSMES优化和SNPI控制的最大功率跟踪策略可将快速性能提升50%以上,且稳定性能得到了改善。[结论]研究表明,所提最大功率跟踪算法具有明显的快速性和稳定性优势。