虚拟同步发电机(VSG)惯量阻尼自适应控制仿真模型(simulink仿真实现)

简介: 虚拟同步发电机(VSG)惯量阻尼自适应控制仿真模型(simulink仿真实现)

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💥1 概述

参考文献:

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虚拟同步发电机(VSG)惯量阻尼自适应控制仿真模型研究

随着电力系统的发展,虚拟同步发电机(VSG)技术越来越受到关注。VSG是一种新型的可再生能源发电技术,可以有效地提高电力系统的稳定性和可靠性。然而,由于VSG具有较小的惯量和阻尼特性,其控制方法相对复杂。

为了克服VSG的惯量和阻尼特性不足的问题,研究人员提出了一种自适应控制策略。该策略可以根据VSG当前的工作状态和系统需求,动态调整控制参数,以实现更好的性能。

为了验证自适应控制策略的有效性,研究人员建立了一个VSG惯量阻尼自适应控制的仿真模型。该模型考虑了VSG的动态行为、系统扰动和外部负荷变化等因素,并进行了详细的仿真实验。

通过仿真实验,研究人员发现自适应控制策略可以显著改善VSG的稳定性和可靠性。此外,该策略还可以减少VSG的能耗和损耗,提高系统的经济性和环保性。

总的来说,虚拟同步发电机(VSG)惯量阻尼自适应控制仿真模型的研究为VSG技术的进一步应用和推广提供了重要的理论基础和技术支持。希望这一研究成果能够为电力系统的可持续发展做出贡献。

随着新能源发电技术的不断推广和应用,像风力发电和光伏发电这样的新能源逐渐取代传统能源,电力系统的稳定性面临前所未有的挑战。由于风力发电和光伏发电等新能源的渗透率增加,电力系统的等效惯量和等效阻尼逐渐减小,导致系统稳定性问题日益严峻。为了解决这一问题,虚拟同步发电机(VSG)技术应运而生。然而,传统的VSG并网逆变器采用恒定的惯量和阻尼控制,使得系统在受到扰动时鲁棒性不足。为了增强系统的鲁棒性,优化其频率响应曲线,我们提出了一种全新的并网VSG惯量阻尼自适应控制仿真模型。通过分析不同旋转惯量和阻尼系数对系统输出特性的影响,我们建立了VSG数学模型,并结合同步发电机(SG)功角特性曲线和频率振荡曲线,设计出了旋转惯量和阻尼系数的自适应控制策略。该模型采用simulink进行实现,建议在matlab2018b及以上版本中运行。

一、VSG基本原理与结构

虚拟同步发电机(VSG)是一种通过电力电子装置模拟同步发电机机电特性的控制技术,其核心在于通过数学建模和算法嵌入,使逆变器具备惯量、阻尼、调频调压等动态特性。其典型拓扑结构包括直流电源(如储能单元)、逆变器、LC滤波器及控制系统模块(图1)。其中:

  1. 有功-频率控制:模拟同步发电机转子运动方程(式1),通过虚拟惯量 JJ 和阻尼系数 DD 调节功率-频率响应:
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    式中,Pm 为机械功率参考值,Pe 为电磁功率,ω 为角速度。
  2. 无功-电压控制:基于励磁调节器原理,通过无功下垂特性调节电压幅值,维持电网电压稳定性。
  3. 电压电流双闭环:实现三相交流电的解耦控制,确保动态响应速度和稳态精度。

二、惯量阻尼的作用机制与矛盾

  1. 虚拟惯量($ J \) :增强系统惯性支撑能力,延缓频率变化速率,但过大的 $ J $ 会导致有功功率超调量增加、调节时间延长,并降低系统阻尼,易引发功率振荡。
  2. 阻尼系数($ D \) :抑制功率振荡,缩短调节时间,但过高的 $ D $ 会引入稳态有功功率误差。

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  3. 矛盾与权衡:惯量阻尼的设定需在动态响应速度、超调抑制和稳态误差之间取得平衡,传统固定参数难以适应多工况需求,故需引入自适应控制。

三、自适应控制策略设计

  1. 核心目标:根据系统实时状态(如频率偏差 ΔfΔf、频率变化率 dΔf/dtdΔf/dt、储能荷电状态(SOC)等),动态调整 JJ 和 DD,优化动态性能并满足运行约束。
  2. 典型方法
  • RBF神经网络:以 Δf 和 dΔf/dt 为输入,通过非线性映射输出 J,并结合二阶系统最优阻尼比确定 DD(图2)。
  • 深度强化学习(DDPG) :通过奖励函数优化策略网络,实现惯量阻尼和虚拟阻抗的协同自适应调节,适用于复杂非线性系统。
  • 模糊自适应控制:基于功角特性设计模糊规则,动态调节 J 和 D,结合变论域技术提升控制精度。
  • 储能约束模型:考虑储能SOC限制,建立小信号模型计算 J 和 D 的安全范围,避免过充/过放。

四、仿真模型构建与验证

  1. 工具选择
  • MATLAB/Simulink:优势在于模块化建模、灵活支持自定义算法(如神经网络、模糊逻辑)和实时仿真验证。例如,文献[27]搭建了包含3台VSG的孤岛模式仿真模型,验证负荷突变下的动态响应。
  • PSASP:适用于大规模电网稳态分析,但自定义复杂算法(如自适应控制)时灵活性不足。
  1. 关键指标验证
  • 动态响应:对比功率超调量、调节时间和频率恢复速度。例如,优化后VSG控制可使有功超调量降低30%以上,调节时间缩短至0.5秒内。
  • 稳定性分析:通过根轨迹法评估系统阻尼比和相位裕度,确保参数自适应过程中极点位于左半平面。
  • 储能约束适应性:验证SOC越限时 J 和 D 的平滑切换能力,避免因储能容量不足引发二次失稳。
  1. 典型案例
  • 案例1(DDPG算法) :在并联VSG中,传统虚拟阻抗导致功率分配误差达6%,而DDPG自适应策略可将误差降至1%以下。
  • 案例2(模糊自适应) :在微网频率波动抑制中,变论域模糊控制较传统方法减少频率超调量40%,调节时间缩短25%。

五、研究挑战与展望

  1. 挑战
  • 模型-数据融合:高比例新能源接入下,系统非线性增强,需结合物理模型与数据驱动方法提升自适应精度。
  • 多时间尺度协调:惯量阻尼自适应需与一次/二次调频、虚拟阻抗控制协同,避免控制环路冲突。
  • 硬件实现复杂度:智能算法(如深度学习)的实时计算需求对嵌入式平台提出挑战。
  1. 未来方向
  • 数字孪生技术:构建高保真VSG数字模型,支持控制策略的预验证与参数优化。
  • 边缘计算应用:利用边缘设备实现分布式自适应控制,降低通信延迟。
  • 多能源协同:探索VSG与氢储能、压缩空气储能的联合控制,扩展自适应策略的应用场景。

📚2 运行结果

2.1 模型搭建

该模型和原文模型很像,包括较多子模块,有功频率环、电压电流双闭环及调制模块、无功电压环、自适应控制模块、PWM模块等。

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2.2 电压电流双闭环模块

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2.3 SVPWM调制策略

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2.4 无功电压模块

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2.5 自适应控制策略及算法

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2.6 D和J的变化

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以下为原文结果:

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2.7 有功功率

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2.8 三相电流

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🎉3 参考文献

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