风光互补实验装置作为模拟新能源发电系统的核心平台，其运行过程受风速、光照强度、负载功率等多变量耦合影响，输出功率易出现波动。多变量控制实验通过构建协同控制体系，精准调控风机转速、光伏板倾角、储能模块充放电等关键参数，实现对复杂干扰的有效抑制与系统性能优化。该实验是研究风光互补系统稳定运行机制、验证控制算法有效性的核心手段，为实际新能源电站的设计与运维提供重要技术参考。
多变量识别与实验体系搭建是实验开展的基础。实验首先明确核心变量类型：输入变量包括风速（0-12m/s）、光照强度（0-1000W/m?）等扰动变量，以及风机转速、光伏板倾角等操控变量；输出变量涵盖风电功率、光伏功率、储能SOC（State of Charge）、并网点电压频率等关键指标。实验装置需搭载高精度传感器（风速传感器、辐照计、功率传感器等）与可编程控制器（PLC），通过数据采集系统实现多变量实时监测，同时搭建含风机模拟器、光伏阵列模拟器、储能模块及可变负载的实验平台，为控制策略验证提供可控环境。
核心控制策略设计与验证是实验的核心环节。针对多变量耦合问题，实验常采用模糊PID、模型预测控制（MPC）等先进算法，替代传统单变量控制方案。例如，当风速骤增导致风电功率波动时，系统通过模糊PID算法同步调控风机变桨距角度与储能模块充电功率，快速平抑功率冲击；当光照强度变化时，控制器自动调节光伏板倾角追踪最大太阳辐照，并联动储能放电补偿光伏功率缺口。实验通过对比不同控制算法下的功率波动幅度、储能SOC稳定性、并网点电能质量等指标，验证多变量协同控制的优势，通常可使功率波动幅度降低30%以上。
实验场景模拟与性能评估提升实验价值。实验设置多种典型场景：正常工况下验证系统稳态运行性能，随机风速/光照扰动场景测试控制算法的抗干扰能力，负载突变场景检验系统动态响应速度。通过数据采集系统记录各变量时序曲线，采用功率平滑性、储能充放电效率、能耗成本等指标进行量化评估。部分实验还引入能量管理策略，在多变量控制基础上优化风光储协同运行模式，实现“较大化新能源消纳+最小化储能损耗”的双重目标。实验过程中需重点关注变量耦合干扰，通过算法参数整定消除变量间的相互影响。
风光互补实验装置的多变量控制实验通过“变量识别-策略设计-场景验证-性能评估”的完整流程，攻克了新能源发电系统多变量耦合、易受干扰的技术难点。其不仅为控制算法的优化提供了实验支撑，更深化了对风光互补系统运行规律的认知，为实际工程中提升新能源发电稳定性、促进新能源高效利用提供了重要的实验依据与技术借鉴。
