【下垂控制与虚拟同步机】下垂控制与虚拟同步机两种并网型(grid-forming)控制策略的性能研究(Simulink仿真实现)

简介: 【下垂控制与虚拟同步机】下垂控制与虚拟同步机两种并网型(grid-forming)控制策略的性能研究(Simulink仿真实现)

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💥第一部分——内容介绍

下垂控制与虚拟同步机两种并网型控制策略的性能研究

摘要

随着可再生能源大规模接入电网,并网型变流器(grid-forming converter)的动态特性对系统稳定性影响显著。本文基于5 MW变流器模型,通过MATLAB/Simulink仿真对比下垂控制(Droop Control)与虚拟同步机(Virtual Synchronous Machine, VSM)在功率阶跃响应、电网扰动下的暂态性能及稳态功率分配能力。结果表明:下垂控制响应速度快但存在稳态偏差,且缺乏惯性支撑;VSM通过引入转子运动方程,可模拟同步机惯性,显著提升系统抗扰能力,但需优化参数以避免过阻尼。研究为高比例新能源电网的并网控制策略选择提供理论依据。

关键词

下垂控制;虚拟同步机;并网型变流器;功率分配;惯性支撑

1 引言

传统同步发电机因转动惯量(H)和阻尼特性,在电网频率波动时通过释放动能维持稳定。然而,随着光伏、风电等新能源通过变流器大规模并网,电网惯性持续下降,频率稳定性面临挑战。并网型变流器需具备自主构建电压和频率的能力,其控制策略分为下垂控制与虚拟同步机两类:

  • 下垂控制:模拟同步发电机一次调频特性,通过有功-频率(P-f)和无功-电压(Q-V)下垂曲线实现功率分配,无需通信,但本质为有差调节,缺乏惯性支撑。
  • 虚拟同步机:在控制算法中嵌入转子运动方程,使变流器外特性等效于同步机,可提供虚拟惯性(J)和阻尼(D),增强系统抗扰能力。

本文基于5 MW变流器模型,对比两种策略在功率阶跃、电网扰动下的性能差异,分析其适用场景及优化方向。

2 模型与方法

2.1 仿真模型配置

模型结构如图1所示,包含:

  • 变流器模块:直流侧电压2000 V,交流侧经阻抗(SCR=5,X/R=10)连接无穷大电网;
  • 控制策略模块:支持下垂控制与VSM模式切换,虚拟阻抗及内部电压/电流环可独立关闭;
  • 扰动施加模块:通过“690 V”电压源模块实现电压跌落(30%幅值)、频率阶跃(±0.5 Hz)及相位跳变(±10°)。

初始条件生成

  1. 取消“Initial state”勾选,启用“Final States”;
  2. 移除阶跃信号,设定有功/无功为常数(2 MW/0 Mvar);
  3. 运行仿真至稳态,保存终态变量xFinal
  4. 执行xInitial = xFinal; save MyModelInit xInitial生成初始条件文件;
  5. 恢复“Initial state”勾选,后续仿真自动加载初态。

2.2 控制策略数学模型

2.2.1 下垂控制

有功-频率下垂方程:

f=f0−kp(P−P0)

无功-电压下垂方程:

V=V0−kq(Q−Q0)

其中,kp、kq为下垂系数,f0、V0为额定频率和电压。

2.2.2 虚拟同步机控制

转子运动方程:

Jdtdω=Tm−Te−D(ω−ω0)

电磁转矩方程:

Te=ωPe

其中,J为虚拟惯性常数,D为阻尼系数,Tm为机械转矩(对应有功设定值),Te为电磁转矩。

3 仿真结果与分析

3.1 功率阶跃响应

工况:0-10 s稳态运行(2 MW/0 Mvar),10 s时有功升至4 MW,20 s时无功升至3 Mvar。

下垂控制

  • 有功响应时间<0.1 s,但稳态频率偏差达0.2 Hz(因有差调节);
  • 无功响应时间<0.2 s,电压偏差0.5%(图2a)。

VSM控制

  • 有功响应时间≈0.3 s(因惯性环节延迟),但稳态频率偏差<0.05 Hz;
  • 无功响应时间≈0.5 s,电压偏差<0.2%(图2b)。

结论:下垂控制响应更快,但VSM通过惯性支撑显著减小稳态偏差。

3.2 电网频率阶跃扰动

工况:5 s时电网频率突降0.5 Hz,持续2 s后恢复。

下垂控制

  • 变流器频率跟随电网下降,输出功率短暂波动后恢复(因缺乏惯性,功率冲击达1.2 MW);
  • 电压幅值波动<1%(图3a)。

VSM控制

  • 虚拟惯性释放动能,频率下降速率减缓50%,功率冲击仅0.6 MW;
  • 电压幅值波动<0.5%(图3b)。

结论:VSM通过惯性支撑有效抑制频率变化率(RoCoF),提升系统抗扰能力。

3.3 多机并联功率分配

工况:两台5 MW变流器并联,下垂系数kp=1%、kq=5%,负载从4 MW突增至8 MW。

下垂控制

  • 功率按容量比例分配(各承担50%),但均流速度慢(需10 s达到稳态);
  • 频率偏差达0.3 Hz(图4a)。

VSM控制

  • 功率分配精度更高(误差<2%),均流速度提升3倍(3 s达稳态);
  • 频率偏差<0.1 Hz(图4b)。

结论:VSM通过阻尼环节加速功率分配,但需优化参数以避免过阻尼导致响应迟钝。

4 讨论

4.1 策略适用场景

  • 下垂控制:适用于对响应速度要求高、电网惯性充足的场景(如微电网孤岛运行);
  • VSM控制:适用于高比例新能源电网,需惯性支撑的场景(如大规模风电/光伏并网)。

4.2 参数优化方向

  • 下垂控制:通过自适应下垂系数调整,平衡响应速度与稳态精度;
  • VSM控制:优化虚拟惯性常数J与阻尼系数D,避免过阻尼或欠阻尼。

4.3 未来研究方向

  • 结合储能系统,实现VSM惯性与阻尼的动态调节;
  • 引入人工智能算法,实现控制参数的自适应优化。

5 结论

本文通过仿真对比下垂控制与VSM在5 MW变流器中的性能,得出以下结论:

  1. 下垂控制响应速度快但缺乏惯性支撑,适用于微电网孤岛运行;
  2. VSM通过模拟同步机特性,显著提升系统抗扰能力,适用于高比例新能源电网;
  3. 未来需进一步优化参数设计,推动VSM在大规模并网中的应用。

📚第二部分——运行结果

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🎉第三部分——参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。(文章内容仅供参考,具体效果以运行结果为准)

🌈第四部分——本文完整资源下载

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