无刷双馈发电机飞轮储能MATLAB仿真

关键词：无刷双馈感应发电机；飞轮储能；滑模控制；协同控制；MATLAB/Simulink

一、文章简要介绍

风电并网最头疼的问题就是风时大时小，出力跟着晃。这篇来自阿尔及利亚和卡塔尔团队的工作，给出了一套组合方案：发电机侧用无刷双馈感应发电机（BDFIG），配上飞轮储能系统（FESS）来平抑功率波动。控制上分成两级，第一级给 BDFIG 设计基于滑模控制的非线性解耦控制器，再叠加最优转矩控制（OTC）和最大功率点跟踪（MPPT）把风能抓满；第二级给飞轮的驱动电机设计协同控制。再用蚱蜢优化算法（GOA）把两套控制器的参数调到最优（DOI：10.1109/ACCESS.2025.3552703）。

图1 无刷双馈感应发电机的主结构框图

BDFIG 的定子上有两套绕组：功率绕组直接接电网，控制绕组通过一个交直交变流器（PWM 整流-逆变）励磁。因为没有电刷和滑环，可靠性高、维护量小，很适合风电场这种维护不便的场合。它有类似双馈机的双励磁特性，代价是体积和重量更大、效率略低。

二、变风速下的控制策略：MPPT-OTC 与滑模控制（重点）

风机的机械功率和转矩由叶尖速比、桨距角和风速共同决定，功率系数存在一个最优值。MPPT 的任务就是让风机始终工作在这个最优点附近：实时测风速算出最优转速作为参考，再用 OTC 直接给出转矩指令，桨距角保持为零。

图2 应用于风机的 MPPT-OTC 控制方案

发电机侧的重点是滑模控制。经典 PI 调节器实现简单，但风机参数一变、系统非线性一上来，性能就掉。滑模控制的做法是先把 d-q 轴电流误差定义成滑模面，控制量拆成等效控制项加切换控制项：等效项让系统维持在滑模面上，切换项把状态拉过去。切换项用符号函数实现，会带来抖振，所以文中引入一个小正参数做平滑，在保持鲁棒性的同时压住抖振。

图3 BDFIG 主滑模控制方案

这套滑模控制器的整体结构如图3：功率绕组电流、控制绕组电流和转速观测都汇总到这里，再输出控制绕组的 d-q 轴电压指令。

三、飞轮储能协同控制与 GOA 参数寻优

飞轮储能这边，储能的载体是一台鼠笼式异步电机带动的飞轮。功率流向控制的目标很明确：风机出力大于电网需求时，多余的能量存进飞轮，电机升速；出力不足时飞轮放能补上，电机降速。这部分功率分配与电网侧、发电机侧指令的协调，决定了整套系统能不能稳住。

图4 飞轮驱动电机的协同控制整体结构

飞轮电机的控制用的是协同控制（SC）。协同控制是一种面向高维系统的状态空间非线性方法：先构造一个由状态误差组成的宏观变量，令它满足一个指定的一阶动态方程，再反解出控制律，使系统沿着设计好的流形收敛到目标。它对参数摄动和未建模动态不敏感，响应快、渐近稳定，正适合飞轮这种需要快速吞吐功率的场景。

图5 经 GOA 优化后的 SC 与 SMC 控制器

两套控制器里都有一批待定参数，包括滑模面系数、切换增益、协同控制的宏观变量系数和时间常数等，论文用蚱蜢优化算法来整定。目标函数取误差平方积分（ISE），优化变量就是这些控制器参数，约束是让调节时间和稳态误差尽可能小。

图6 滑模控制下 BDFIG 的仿真结果

图6 是滑模控制下的仿真结果：风速曲线、功率系数、发电机的有功无功、电磁转矩，以及功率绕组和控制绕组的 d-q 轴电流。功率系数能稳定跟踪到最优值附近，电磁转矩和无功功率都对得上参考，说明 MPPT 和滑模控制在变风速下都能咬住目标。

图7 协同控制下飞轮储能的仿真结果

图7 是飞轮储能侧的仿真结果：电网与发电机有功、飞轮有功、飞轮电磁转矩、机械转速，以及转子 d-q 轴电流、d-q 轴磁链和电压电流。可以看到 8 到 12 秒飞轮储能，12 到 19 秒飞轮放能补偿电网缺口，飞轮转速几乎无误差地跟踪参考值。经过 GOA 优化后，滑模控制的调节时间从 0.7 秒缩到约 20 毫秒，稳态误差从 0.48 降到 0.06；协同控制的调节时间从 0.85 秒降到 0.3 秒，稳态误差从 0.044 降到 0.03。

四、我们提供的服务

我们在电力电子与新能源发电方向可以承接：MATLAB/Simulink 系统级建模与仿真、风机及 MPPT/OTC 控制策略设计、双馈与无刷双馈发电机的矢量控制与滑模控制实现、飞轮储能及电机协同控制、智能优化算法（GOA 等）整定控制器参数，以及仿真结果的数据处理与图表复现等服务。如需相关服务，欢迎私信聊聊。

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