simulink 双馈风机稳态模型 包含最大功率跟踪控制，MPPT，参数可调 （1）转子侧变换器采用基于定子电压定向的矢量控制策略，可以有功无功解耦，具备MPPT能力，采用功率外环电流内环双闭环控制结构； （2）网侧采用电网电压定向的矢量控制策略，采用电压外环电流内环控制。
在风力发电领域，双馈风机凭借其独特的优势占据着重要地位。今天咱就来唠唠Simulink环境下双馈风机稳态模型，这模型里还集成了最大功率跟踪控制（MPPT），而且参数可调，相当实用。
转子侧变换器控制策略
转子侧变换器采用基于定子电压定向的矢量控制策略，这可是实现有功无功解耦以及MPPT能力的关键。它采用功率外环电流内环双闭环控制结构。
先看功率外环，主要负责根据MPPT算法计算出的参考有功功率$P{ref}$与实际测量的有功功率$P$作差，经过PI调节器，输出转子电流的$d$轴分量参考值$i{qr}^*$。
% 功率外环PI调节器参数 Kp_p = 0.1; Ki_p = 0.01; % 计算误差 error_p = P_ref - P; % 积分项 integral_p = integral_p + error_p * Ts; % 输出转子电流d轴分量参考值 i_qr_star = Kp_p * error_p + Ki_p * integral_p;这里Kpp和Kip是PI调节器的比例和积分系数，Ts是采样时间。通过不断调整iqrstar，让实际有功功率逐渐逼近参考值。
电流内环则是将$i{qr}^*$与实际测量的转子电流$i{qr}$作差，同样经过PI调节器，输出控制电压$u_{qr}$。
% 电流内环PI调节器参数 Kp_i = 0.5; Ki_i = 0.1; % 计算误差 error_i = i_qr_star - i_qr; % 积分项 integral_i = integral_i + error_i * Ts; % 输出控制电压 u_qr = Kp_i * error_i + Ki_i * integral_i;这样的双闭环结构，能快速且精准地跟踪功率和电流的变化，实现高效的控制。
网侧变换器控制策略
网侧采用电网电压定向的矢量控制策略，采用电压外环电流内环控制。电压外环的目标是维持直流母线电压稳定。将参考直流母线电压$U{dc\ref}$与实际的直流母线电压$U{dc}$作差，经PI调节器输出网侧电流的$d$轴分量参考值$i{gd}^*$。
% 电压外环PI调节器参数 Kp_v = 0.2; Ki_v = 0.05; % 计算误差 error_v = U_dc_ref - U_dc; % 积分项 integral_v = integral_v + error_v * Ts; % 输出网侧电流d轴分量参考值 i_gd_star = Kp_v * error_v + Ki_v * integral_v;电流内环把$i{gd}^*$与实际测量的网侧电流$i{gd}$作差，通过PI调节器输出控制电压$u_{gd}$。
% 电流内环PI调节器参数 Kp_i_g = 0.3; Ki_i_g = 0.08; % 计算误差 error_i_g = i_gd_star - i_gd; % 积分项 integral_i_g = integral_i_g + error_i_g * Ts; % 输出控制电压 u_gd = Kp_i_g * error_i_g + Ki_i_g * integral_i_g;这种控制策略能让网侧变换器和电网实现良好的交互，保证系统稳定运行。
MPPT实现
最大功率跟踪控制（MPPT）在双馈风机稳态模型中起着提升发电效率的关键作用。它通过不断检测风机的风速和输出功率，根据特定的算法调整风机的桨距角和转子转速，以实现最大风能捕获。常见的MPPT算法有功率信号反馈法、爬山搜索法等。
以爬山搜索法为例，其基本思路是不断小幅度调整转子转速，观察功率变化。如果功率增大，就沿该方向继续调整；如果功率减小，就反向调整。
% 爬山搜索法MPPT delta_w = 0.01; % 转速调整步长 if P > P_last w_ref = w_ref + delta_w; else w_ref = w_ref - delta_w; end P_last = P;这里wref是转子转速参考值，P是当前功率，Plast是上一时刻功率。通过这种简单的迭代，逐步逼近最大功率点。
Simulink双馈风机稳态模型通过这些精妙的控制策略和MPPT算法，为风力发电系统的稳定高效运行提供了坚实的保障，无论是在理论研究还是实际工程应用中，都有着极高的价值。大家不妨在Simulink里动手搭建一下，亲自感受下其中的魅力。
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