导语：随着风力发电机组在电网中的比例不断增长，当发生短路故障时，要求这些机组具备较强的低电压穿越能力。为了实现这一目标，本文建立了双馈异步发电机（DFIG）的数学模型，并且引入了定子磁链定向控制（SFO）策略。在Matlab/Simulink环境中进行仿真，结果表明该控制策略能够有效地帮助DFIG在低电压条件下正常运行。
1 引言
一般来说，由于DFIG风力发电机组在电网中的影响相对较小，当发生故障时，通常会采取直接切除的措施以维持电网稳定。但随着其容量的增加，这种做法可能导致严重的问题，如大面积停電等。这是因为当电网遭遇剧烈波动时，将大量的风力发电机同时从系统中剔除会造成不可预测和不稳定的后果。因此，对于提升DFIG在低电压条件下的性能，是当前研究的一个重要方向。
目前实现这项目标的方法主要有两种：一种是改进变频器控制策略；另一种是通过硬件保护来改变DFIG的拓扑结构。每种方法都有其适用范围和局限性，因此需要根据具体情况选择合适的手段。本文将采用定子磁链定向控制（SFO）策略，以应对小幅度跌落的情况。
2 DFIG数学模型
图1展示了双馈感应风力发动机系统结构，该系统由风轮、变速齿轮箱、双馈式发动机、双PWM变频器以及直流侧和交流侧等部分构成。其中，转子侧连接到可调节频率、相位和幅值的双PWM变频器上，而直流母线则保持稳定的输出。此外，网络侧PWM负责维护直流母线的稳态，而转子侧PWM则用于间接调节无功功率。此结构虽然灵活，但也使得DFIG对于网络脉冲非常敏感，因此，在面对极端情况时需要特定的控制策略来克服这种缺陷。
利用坐标变化原理，我们可以推导出同步旋转d-p坐标系下的固定位置及速度下DFIG 定/转子的矢量方程：
[ \begin{aligned} V_{ds} &= r_s i_{ds} + L_s \frac{di_{ds}}{dt} - \omega_L L_s i_{qs}, \ V_{qs} &= r_s i_{qs} + L_s \frac{di_{qs}}{dt} + \omega_L (L_s i_{ds}) \ T_e &= 3P\left( (\lambda_0 - L_m i_q) i_qs - (\lambda_0 - L_m i_ds)i_ds\right), \ M = 3P(\lambda_0i_qs - 0.5L_m*(i_qs^2-i_ds^2)), \ P_e = M*\omega_r, \ Q_e = M*\omega_rT_e, \ T_e = J\frac{d\omega_r}{dt} + B*\omega_r + T_load, \ I_dq_ref = I_dq_calculation(V_gnd).\ \end{aligned}]
其中$V_gnd$为地面的参考点，
$\lambda_0$为空气动力学参数，
$L_m$为机械励磁耦合作用参数，
$r_s$, $L_s$, $J$, 和 $B$ 分别代表绕组阻抗、自感、中距惯量与摩擦系数。
这些方程描述了DFIG 在不同状态下的行为，从而提供了一种分析其性能并设计新的控制算法的手段。
本文将详细介绍如何使用这些方程来建立一个基于SFO 的完整模拟框架，并通过MATLAB/SIMULINK软件进行仿真，以验证该控制策略是否能有效提高DFIG在低浓度场景下的耐受能力。
