본 연구는 브러시리스 이중여유 유도발전기(Brushless Doubly Fed Induction Generator, DFIG) 기반 풍력 에너지 변환 시스템(WECS)에서 전압 안정성을 향상시키고 동력 추출을 최대화하기 위한 새로운 제어 접근법을 개발한다. 개발된 접근법은 최대전력점추종(Maximum Power Point Tracking, MPPT)을 위해 혼돈 살프 무리 최적화(Chaotic Salp Swarm Optimization, CSSO)로 튜닝된 적응형 신경 퍼지 추론 시스템(Adaptive Neuro Fuzzy Inference System, ANFIS)을 통합하여, 로터 속도의 동적 조정과 토크 제어를 가능하게 함으로써 더 나은 풍력 전력 추출을 달성한다. 제어 프레임워크는 로터 측 컨버터(Rotor Side Converter, RSC)와 그리드 측 컨버터(Grid Side Converter, GSC) 간의 협조 제어를 포함하며, 여기서 GSC는 계통으로의 전력 전달을 제공하고 계통 지지 기능을 제공하는 역할을 수행하고, RSC는 로터 측 토크 및 DC 링크 전압을 관리한다. 변화하는 조건 하에서 계통 안정성을 지원하기 위해 시스템에 무효전력 균형과 전압 조절을 통합하였다. d-q 기준 프레임 기반 전류 제어 전략을 활용함으로써 계통 전류의 고조파 왜곡이 완화된다. 또한 개발된 제어기의 유효성은 MATLAB/Simulink 도구에서 검증되었으며, [Formula: see text]에 대한 추종 효율을 입증하고 추종 속도(0.08s)가 향상되었으며, 총 고조파 왜곡률(THD)은 2.85% 미만으로 감소하였다. 더 나아가 전압 안정성은 유의미한 개선을 보였고, 정상상태 및 동특성 운전 조건 모두에서 고조파 억제와 풍력 에너지 수확 효율이 향상되었음이 확인되었다.

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