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🔥 内容介绍
随着可再生能源技术的飞速发展以及电力系统对分布式发电需求的日益增长,微电网作为一种有效的解决方案,受到广泛关注。本文旨在探讨并建立一种基于异步电机的光伏储能三相并网微电网仿真模型。该模型将详细阐述光伏发电单元、储能系统、异步电机负载以及并网逆变器的建模方法,并通过仿真验证其在不同运行工况下的动态响应和稳定性。研究结果表明,所提出的仿真模型能够有效模拟微电网的运行特性,为微电网的设计、控制策略优化以及稳定性分析提供理论依据和技术支持。
1. 引言
全球能源危机和环境污染问题促使各国政府和研究机构将目光投向清洁、可持续的能源。光伏发电作为一种重要的可再生能源,具有清洁无污染、分布广泛等优点,但其固有的间歇性和波动性对电网的稳定运行构成了挑战。储能系统,特别是电池储能,能够有效地平滑光伏出力的波动,提高电能质量和系统可靠性。微电网作为连接分布式电源、储能设备和负载的自治电力系统,能够实现能源的就地生产和消纳,提高电网的弹性和供电可靠性。
在微电网中,负载的种类和特性对其运行稳定性有着重要影响。异步电机作为工业和民用领域中广泛使用的感性负载,其启动、运行和故障对微电网的电压和频率稳定性提出更高的要求。因此,研究包含异步电机负载的光伏储能微电网,并建立精确的仿真模型,对于深入理解微电网的运行机制,优化控制策略,具有重要的理论和实际意义。
2. 微电网系统结构
本文所研究的微电网系统主要由以下几个部分组成:光伏发电单元、储能系统、双向并网逆变器、异步电机负载以及公共耦合点(PCC)。
其中,光伏阵列将太阳能转换为直流电能;储能系统负责电能的存储和释放,以平衡光伏发电与负载需求之间的不匹配;DC/DC变换器用于调节光伏阵列和储能系统的直流电压,使其适应直流母线电压;双向并网逆变器实现直流母线与交流母线之间的能量转换,并控制微电网与主电网之间的功率交换;异步电机负载代表微电网中的主要感性负载。
3. 各单元建模
为了准确地模拟微电网的动态行为,需要对系统中各个组成单元进行精确的数学建模。




3.4. 双向并网逆变器建模
双向并网逆变器负责将直流母线电压转换为交流电压,并控制微电网与主电网之间的功率交换。在并网模式下,逆变器通常采用同步旋转d-q坐标系下的电压源型逆变器控制策略。通过控制d轴电流来调节有功功率,控制q轴电流来调节无功功率,从而实现对输出功率和电网电压、频率的控制。
控制策略包括:
- 外环控制:
通常是DC母线电压控制或有功功率控制。
- 内环控制:
通常是交流侧电流控制。
通过PI控制器,可以实现对d轴和q轴电流的精确跟踪,进而控制逆变器的输出功率。
4. 仿真模型搭建与控制策略
本文在MATLAB/Simulink环境下搭建了基于异步电机的光伏储能三相并网微电网仿真模型。
4.1. 光伏MPPT控制
采用增量电导法实现光伏阵列的最大功率点跟踪。该方法通过监测光伏输出功率对电压的导数变化来判断当前工作点是否在最大功率点,并调整DC/DC变换器的占空比。
4.2. 储能系统控制
储能系统采用恒压控制和恒功率控制相结合的策略。在光伏出力充足时,储能系统吸收多余电能,保持直流母线电压稳定;在光伏出力不足或负载需求增加时,储能系统释放电能,为负载供电。
4.3. 并网逆变器控制
并网逆变器采用双闭环控制策略。外环为交流侧有功功率和无功功率控制,内环为d-q轴电流控制。通过锁相环(PLL)实现与主电网的同步。在并网模式下,逆变器根据主电网需求,调节其输出有功功率和无功功率,实现与主电网的协同运行。
4.4. 异步电机负载控制
异步电机负载采用直接转矩控制或矢量控制可以实现高动态性能,但对于微电网系统仿真,通常直接将异步电机模型作为负载接入交流母线,其运行特性取决于交流母线的电压和频率。
5. 仿真结果与分析
为了验证所建立的仿真模型的有效性,本文对微电网在不同运行工况下的动态响应进行了仿真。
5.1. 光照强度变化工况
在初始阶段,微电网稳定运行在并网模式。模拟光照强度从1000 W/m²下降到500 W/m²,再恢复到1000 W/m²的变化过程。仿真结果表明:
- 光伏出力:
随着光照强度的变化,光伏阵列的输出功率随之波动。
- 直流母线电压:
在光照强度变化时,通过储能系统的充放电调节和逆变器的控制,直流母线电压能够保持在设定值附近,波动较小。
- 并网功率:
当光伏出力减少时,储能系统放电补偿,同时逆变器从主电网吸收更多功率以满足负载需求;当光伏出力增加时,储能系统充电,逆变器向主电网输送多余功率。
- 异步电机运行:
异步电机负载的转速和电磁转矩在光照强度变化过程中保持相对稳定,表明微电网能够有效应对光伏出力的波动。
5.2. 异步电机启动工况
在微电网稳定运行一段时间后,模拟异步电机突然启动。仿真结果表明:
- 启动冲击:
异步电机启动时,会产生较大的启动电流,导致交流母线电压和频率出现暂态跌落。
- 微电网响应:
逆变器通过快速响应,调整输出功率,并在储能系统的辅助下,抑制电压和频率的跌落,使其迅速恢复稳定。
- 电能质量:
启动冲击对微电网的电能质量产生一定影响,但通过合适的控制策略,可以将其控制在可接受的范围内。
5.3. 负载突变工况
模拟微电网中其他负载(例如阻性负载)突然接入或切除。仿真结果表明:
- 电压频率波动:
负载突变会导致交流母线电压和频率的暂态波动。
- 逆变器调节:
并网逆变器通过其电流环和电压环的快速调节能力,迅速响应负载变化,抑制电压和频率的波动,恢复系统稳定。
- 功率平衡:
储能系统在负载突变时提供或吸收功率,协助维持微电网的功率平衡。
6. 结论
本文建立了一个基于异步电机的光伏储能三相并网微电网仿真模型,并对各个组成单元进行了详细建模。通过MATLAB/Simulink仿真平台,对光照强度变化、异步电机启动和负载突变等多种工况进行了验证。仿真结果表明,该模型能够准确地反映微电网的动态行为和运行特性,验证了所采用控制策略的有效性。
研究结果表明,在包含异步电机等感性负载的微电网中,储能系统和并网逆变器的协同控制对于维持微电网的稳定性至关重要。本文建立的仿真模型可以为微电网的规划设计、控制策略优化、可靠性评估以及未来智能电网的建设提供有力的工具和技术支持。未来的研究可以进一步考虑离网运行模式的切换控制、多种储能形式的协调优化以及网络拓扑结构对微电网稳定性的影响等。
⛳️ 运行结果



🔗 参考文献
[1] 陈井锐,吕林,邓启,等.基于PCC的大系统与微电网静态建模仿真[J].电力系统保护与控制, 2011, 39(15):7.DOI:10.3969/j.issn.1674-3415.2011.15.004.
[2] 肖泽亮.微电网平滑切换控制方法及仿真研究[D].沈阳工业大学,2015.
[3] 姚铭,赵鹏,张岩亮,等.风能与光伏微电网中储能系统的建模与仿真[J].黑龙江电力, 2015, 37(6):5.DOI:JournalArticle/5b3b683ec095d70f0072bb98.
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