✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
一、引言
在微电网、不间断电源(UPS)等分布式供电系统中,多逆变器并联运行是实现功率扩容、提高供电可靠性的核心技术。双机并联作为多机并联的基础形态,需解决两大关键问题:频率 / 电压稳定性与有功 / 无功功率均分。传统下垂控制(P-f、Q-U 下垂)虽能实现无通信线的分布式控制,但受线路阻抗差异、负载波动等影响,易出现功率均分精度低、电压频率偏差大的问题。
自适应虚拟阻抗技术通过动态调整逆变器输出阻抗,可补偿线路阻抗不一致性,优化下垂特性曲线,显著提升双机并联系统的功率均分精度与动态响应性能。本文以 MATLAB/Simulink 为仿真平台,构建双机并联自适应虚拟阻抗下垂控制模型,明确各模块设计逻辑与参数配置,并通过多工况仿真验证模型有效性。
二、双机并联系统基础理论
(一)系统拓扑结构




(二)模型搭建步骤
- 系统拓扑搭建:
在 Simulink 中拖拽直流电源、逆变器、LCL 滤波器、线路阻抗、负载模块,按图 1 拓扑连接,公共母线处添加电压 / 电流测量模块。
- 控制子系统
- PLL 模块:采用 “Phase-Locked Loop (PLL)” 模块,跟踪母线电压频率与相位,为 dq 变换提供同步信号;
- 功率采样模块:通过 “Power Measurement” 模块采集逆变器输出 P、Q,计算、;
- 自适应阻抗模块:基于、、,按自适应规则计算、,并转化为 dq 轴电压补偿量(,);
- 下垂控制模块:输入 P、Q,按 P-f、Q-U 公式生成参考电压、,经 dq 变换得到、,叠加虚拟阻抗补偿量后输出至逆变器 PWM 模块。
- 仿真步长设置:
采用变步长仿真(ode23tb 算法),最大步长 1e-5s,仿真总时长 0.5s(覆盖稳态与动态过程)。
五、结论与展望
(一)结论
- 构建的双机并联自适应虚拟阻抗下垂控制仿真模型,可有效补偿线路阻抗不一致性,将功率均分误差从传统下垂的 20%+ 降至 2% 以内;
- 模型在负载突变工况下动态响应快(调整时间 < 0.05s),电压频率波动小(<±0.1Hz/±2V),稳态性能优异;
- 自适应规则设计兼顾有功 / 无功均分与电压稳定,鲁棒性强,适用于线路阻抗时变的微电网场景。
(二)展望
- 后续可引入虚拟阻抗的相位补偿,进一步优化非线性负载下的谐波抑制能力;
- 扩展至多机并联系统(3 台及以上逆变器),验证控制策略的 scalability;
- 结合硬件在环(HIL)实验,将仿真模型与实际逆变器硬件对接,验证工程实用性。
⛳️ 运行结果





🔗 参考文献
[1] 梁量.分布式VSC动态虚拟阻抗优化并联策略研究[D].哈尔滨工业大学,2011.DOI:10.7666/d.D260329.
[2] 穆晓燕.微网逆变器的虚拟同步发电机控制策略研究[D].中国矿业大学,2023.
📣 部分代码
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇
999

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



