Two-rate prescribed-performance adaptive non-linear integral backstepping control with AECO–DBO-based parameter optimization for renewable energy grid integration
本文提出了一种鲁棒的双速率预设性能自适应非线性积分反步控制策略，该策略通过混合自适应鹰猫算法与蜼蟼算法进行了优化，在各种扰动和不确定性条件下，其在调节直流链路电压和抑制并网光伏-电池系统谐波方面的表现显著优于经典的 PI 控制器和超扭曲滑模控制器。
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现代电网是一个微妙的平衡过程。它依赖于持续、稳定的能量流来维持灯光亮起和机器运转，但为其提供能量的来源正变得越来越难以预测。例如，太阳能虽然充足且清洁，却受制于天气；云层飘过、太阳落下，以及光照强度在一天之中不断变化。为了使太阳能变得可靠，工程师们将其连接到电池储能系统。这些电池充当缓冲器，在阳光明媚时吸收多余的电量，并在光线减弱时释放电量。然而，将这些波动的来源连接到僵硬、稳定的电网会产生一个复杂的控制问题。太阳能电池板、电池与电网交汇的点被称为高压接点，即直流链路（DC link）。如果该接点的电压波动过大，整个系统可能会变得不稳定，导致电能质量问题甚至停机。保持这种电压稳定，是研究人员试图将可再生能源整合进我们日常生活中的首要挑战。
在最近的一项研究中，研究人员 Ghada A. Abdel Aziz 和 Mohamed M. El-Sotouhy 通过为连接电网的太阳能和电池装置设计一种新型的高级控制系统，应对了这一挑战。他们的目标是为系统创造一个“大脑”，使其能够对阳光变化和电池电量变化做出瞬时反应，同时保持电压完美稳定。他们开发了一种被称为“双速率预设性能自适应非线性反步控制器”的控制策略。虽然这个名字很复杂，但其概念建立在将问题分解为易于管理的部分之上。该系统使用两种不同的反应速度：一种用于处理电流的快速、瞬时变化，另一种用于管理系统内部设置的缓慢变化。它还采用了一种“预设性能”规则，这就像一个安全包络线，确保电压误差始终保持在一个严格定义的、不断缩小的边界内。这可以防止系统无论在多么混乱的环境下都偏离目标值太远。
为了让这个控制器发挥出最佳性能，研究人员需要找到其五个内部调优旋钮的最佳设置。在过去，工程师可能会猜测这些设置或使用基础的试错法，这往往会导致性能欠佳。相反，这个团队创建了一种结合了两种自然启发式搜索算法的混合优化方法。其中一种算法模仿了鹰和猫的狩猎与搜索行为，而另一种则基于蜣螂独特的滚动和觅食习性。通过融合这两种方法，系统可以探索广阔的可能性范围，以找到理想的设置，而不会陷入局部死胡同。研究人员将这种新型混合控制器与两种传统方法进行了对比测试：一种是工业中常见的标准比例积分控制器，另一种是虽以鲁棒性著称但常被批评会产生电噪声的超螺旋滑模控制器。
测试结果令人瞩目。研究人员通过使用高速数字模拟器来模拟现实世界条件，进行了广泛的仿真和实时实验。他们使系统经历了太阳辐照度的快速变化、电池充电水平的变化以及电力负荷的突然转变。在每种场景下，这种新型混合控制器都优于传统方法。当太阳辐照度发生变化时，标准控制器的总谐波失真（衡量电波“脏”或失真程度的指标）为 69.055%，而滑模控制器达到了 57.068%。相比之下，新系统将这种失真控制在极低的 4.503%。当研究人员在太阳能电池板内部参数存在不确定性或改变负载功率需求时，也出现了类似的结果。在负荷变化的情况下，传统控制器的失真水平分别为 64.856% 和 25.976%，而新系统则保持了仅为 3.949% 的纯净信号。
这项研究证实，这种新方法为管理可再生能源系统提供了显著的飞跃。通过使用一种能够实时适应变化条件的控制策略，并由混合搜索算法进行精细调优，该系统即使在阳光闪烁或电池快速充放电时也能保持电压稳定。研究人员证明，他们的方法不仅能稳定电压，还能大幅减少可能损坏设备或干扰电网的电噪声。虽然本研究侧重于太阳能变化和负荷偏移等特定场景，但作者指出，未来的工作需要探索更复杂的情况，例如温度和光照的同时变化或电池板的部分遮挡。不过就目前而言，这些发现为更可靠、更高效地将太阳能整合进全球能源网络提供了一条清晰的路径，证明了只要拥有正确的控制逻辑，自然的变幻莫测是可以被驯服以服务于电网的。
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