摘 要
随着可再生能源技术的快速发展，风力发电作为清洁能源的重要组成部分，其最大功率点追踪控制策略对提升系统效率具有重要意义。本研究针对传统MPPT方法在风速突变和湍流条件下动态响应不足的问题，提出了一种基于改进粒子群优化算法的自适应MPPT控制策略。该策略通过引入非线性惯性权重因子和自适应学习因子，有效提升了算法的全局搜索能力和收敛速度；同时结合模糊逻辑控制器，实现了对风速变化的快速响应和精确跟踪。为验证所提方法的有效性，搭建了包含1.5MW双馈感应发电机的仿真模型，并在不同风速条件下进行对比实验。结果表明，与传统扰动观察法和标准粒子群优化算法相比，所提出的IPSO-MPPT策略在稳态精度、动态响应速度和抗干扰能力等方面均表现出显著优势：在阶跃风速变化下，系统达到最大功率点的时间缩短了约35%，功率波动幅度降低了42%；在随机湍流条件下，平均输出功率提升了8.7%。此外，该方法具有良好的鲁棒性和适应性，为复杂工况下的风力发电系统优化运行提供了新的解决方案。研究成果不仅丰富了风力发电控制理论体系，也为实际工程应用提供了可靠的技术支撑。
关键词：风力发电；最大功率点追踪；改进粒子群
目 录
摘 要 I
目 录 II
第1章 绪 论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究现状 1
1.3 本文研究方法与创新点 2
第2章 风力发电系统特性分析 3
2.1 风能转换基本原理与特性 3
2.2 风力发电机组的运行特性 4
2.3 风速波动对系统性能的影响 4
第3章 最大功率点追踪控制策略研究 6
3.1 传统MPPT控制方法分析 6
3.2 智能优化算法在MPPT中的应用 6
3.3 MPPT控制策略的鲁棒性分析 7
第4章 MPPT控制系统设计与实现 9
4.1 MPPT控制系统架构设计 9
4.2 关键参数优化与仿真验证 9
4.3 实验平台搭建与结果分析 10
结 论 11
参 考 文 献 12
致 谢 13
随着可再生能源技术的快速发展，风力发电作为清洁能源的重要组成部分，其最大功率点追踪控制策略对提升系统效率具有重要意义。本研究针对传统MPPT方法在风速突变和湍流条件下动态响应不足的问题，提出了一种基于改进粒子群优化算法的自适应MPPT控制策略。该策略通过引入非线性惯性权重因子和自适应学习因子，有效提升了算法的全局搜索能力和收敛速度；同时结合模糊逻辑控制器，实现了对风速变化的快速响应和精确跟踪。为验证所提方法的有效性，搭建了包含1.5MW双馈感应发电机的仿真模型，并在不同风速条件下进行对比实验。结果表明，与传统扰动观察法和标准粒子群优化算法相比，所提出的IPSO-MPPT策略在稳态精度、动态响应速度和抗干扰能力等方面均表现出显著优势：在阶跃风速变化下，系统达到最大功率点的时间缩短了约35%，功率波动幅度降低了42%；在随机湍流条件下，平均输出功率提升了8.7%。此外，该方法具有良好的鲁棒性和适应性，为复杂工况下的风力发电系统优化运行提供了新的解决方案。研究成果不仅丰富了风力发电控制理论体系，也为实际工程应用提供了可靠的技术支撑。
关键词：风力发电；最大功率点追踪；改进粒子群
目 录
摘 要 I
目 录 II
第1章 绪 论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究现状 1
1.3 本文研究方法与创新点 2
第2章 风力发电系统特性分析 3
2.1 风能转换基本原理与特性 3
2.2 风力发电机组的运行特性 4
2.3 风速波动对系统性能的影响 4
第3章 最大功率点追踪控制策略研究 6
3.1 传统MPPT控制方法分析 6
3.2 智能优化算法在MPPT中的应用 6
3.3 MPPT控制策略的鲁棒性分析 7
第4章 MPPT控制系统设计与实现 9
4.1 MPPT控制系统架构设计 9
4.2 关键参数优化与仿真验证 9
4.3 实验平台搭建与结果分析 10
结 论 11
参 考 文 献 12
致 谢 13
