光伏储能虚拟同步发电机并网仿真模型附Simulink仿真

光伏储能VSG并网仿真模型

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🔥 内容介绍

随着高比例可再生能源并网,光伏系统的间歇性、波动性与无惯性特性导致电网频率 / 电压稳定性下降,传统逆变器 “跟随式” 控制难以支撑电网调频调压需求。虚拟同步发电机(VSG)技术通过模拟同步发电机的惯量、阻尼与励磁特性,为新能源并网提供 “源网友好型” 接口;而储能系统的快速功率调节能力,可弥补光伏出力波动对 VSG 控制的影响。本文基于 MATLAB/Simulink 平台,构建 “光伏阵列 - 储能系统 - VSG 控制 - 电网接口” 一体化并网仿真模型,从模块设计、控制策略、仿真验证三方面,实现光伏储能 VSG 的稳定并网与电网支撑功能。

一、核心需求:光伏储能 VSG 并网的技术痛点与仿真目标

(一)关键技术痛点

  1. 光伏出力波动与 VSG 惯量匹配矛盾:光伏出力受光照、温度影响剧烈波动(如云层遮挡导致 1 秒内出力跌落 50%),而 VSG 需维持稳定的虚拟惯量以抑制频率波动,若无储能缓冲,易导致 VSG 功角失稳或调频响应滞后。
  1. 储能充放电与 VSG 控制协同难题:储能需根据光伏出力偏差与电网频率 / 电压指令动态调节功率,但传统 PID 控制响应速度慢(≥100ms),无法满足 VSG 毫秒级惯量支撑需求,易出现 “功率补偿超调” 或 “电压暂降”。
  1. 并网暂态稳定性挑战:VSG 并网时易因相位差、谐波畸变导致冲击电流(可能超过额定电流 2 倍),尤其在电网电压跌落、频率波动等故障场景下,需设计抗扰控制策略避免脱网。

(二)仿真模型核心目标

  1. 功能完整性:覆盖 “光伏出力预测 - 储能功率分配 - VSG 惯量 / 阻尼控制 - 并网保护” 全流程,支持正常运行、负荷突变、电网故障等多场景仿真。
  1. 控制精度:频率调节偏差≤±0.05Hz,电压调节偏差≤±2% 额定电压,并网冲击电流≤1.2 倍额定电流,响应时间≤50ms。
  1. 可扩展性:模型模块支持参数修改(如光伏容量、储能类型、VSG 惯量系数),可适配 10kW-10MW 不同规模光伏储能系统。

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四、模型优化与扩展方向

(一)控制策略优化

  1. 引入模型预测控制(MPC)替代传统 PID,进一步提升功率调节精度(偏差≤±1%)与响应速度(≤30ms);
  1. 设计多储能协同控制(如锂电池 + 超级电容),利用超级电容的毫秒级响应补偿光伏高频波动,锂电池补偿低频波动,降低储能损耗。

(二)场景扩展

  1. 增加电网频率扰动场景(如负荷突变),验证 VSG 的调频能力;
  1. 加入多 VSG 并联仿真模块,模拟 10 台 100kW VSG 并联运行,验证集群控制的稳定性;
  1. 引入光伏出力预测模块(基于 LSTM 神经网络),实现储能功率的提前调度,减少波动冲击。

(三)硬件在环(HIL)验证

将仿真模型与实际 VSG 控制器(DSP/FPGA)通过硬件在环平台对接,进行实物验证,修正控制参数,确保模型与实际系统的一致性(误差≤5%)。

五、结论

本文设计的光伏储能虚拟同步发电机并网仿真模型,通过 “光伏 - 储能 - VSG” 的深度耦合与分层控制,解决了光伏出力波动导致的电网稳定性问题。仿真结果表明:模型在正常运行、出力波动、电网故障场景下均能实现稳定并网,频率 / 电压调节精度高,响应速度快,满足电网对新能源并网的 “源网友好” 要求。该模型可作为光伏储能 VSG 系统设计、控制策略优化与并网特性分析的有效工具,为实际工程应用提供理论支撑与仿真验证基础。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

[1] 向海燕.基于虚拟同步发电机的光伏并网低电压穿越技术研究[D].湖南大学,2013.DOI:10.7666/d.Y2355454.

[2] 林岩,张建成.含光伏-储能的并网虚拟同步发电机协调控制策略[J].现代电力, 2017, 34(3):7.DOI:10.3969/j.issn.1007-2322.2017.03.010.

[3] REN Zipan,LU Baochun,ZHAO Yalong,等.光伏虚拟同步发电机建模与仿真研究[J].电力系统保护与控制, 2019, 47(13):8.DOI:CNKI:SUN:JDQW.0.2019-13-013.

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### 使用Simulink实现光伏储能系统的虚拟同步发电机仿真 #### 构建基本框架 构建光伏储能虚拟同步发电机(VSG)并网仿真模型的关键在于合理配置各子系统之间的连接关系。整个系统主要由三个核心部分组成:光伏电路、储能电路和逆变电路[^2]。 #### 设计光伏电路 对于光伏电路的设计,需考虑光照强度与温度变化对输出特性的影响。通常采用双指数函数来模拟光伏电池的I-V曲线,在Simulink环境中可通过查找表或内置组件库中的Solar Cell模块快速搭建此部分。为了使光伏阵列能追踪最大功率点(MPPT),还需加入相应的控制逻辑,如扰动观察法(Perturb and Observe, P&O)或增量电导法(Incremental Conductance)[^4]。 ```matlab % MPPT算法示例代码片段 (简化版) function d = mppt_algorithm(voltage, current) % 计算瞬时功率 power = voltage * current; % 实现简单的MPPT逻辑 if power > previous_power d = step_size; % 增加电压/电流方向步长 elseif power < previous_power d = -step_size; % 减少电压/电流方向步长 else d = 0; % 维持现状 end % 更新前一时刻功率值用于下一次比较 previous_power = power; end ``` #### 配置储能电路 储能环节负责平衡电力供需差异,平滑负载波动。一般选用锂电池作为能量存储介质,并配备双向DC-DC变换器以便于调节充放电过程。在Simulink里,可以通过Battery模块加上自定义的充电控制器完成这部分功能设置。此外,还需要设定合理的SOC(State of Charge)上下限以保护电池健康状态[^3]。 #### 设置逆变电路 最后是逆变电路的选择,考虑到实际应用场景多为交流电网供电环境,故而倾向于使用三相全桥拓扑结构配合SPWM(Sinusoidal Pulse Width Modulation)调制方式驱动IGBT开关器件工作。同时引入PI调节器调整输出频率及幅值使之匹配公共耦合点(Point Of Common Coupling, PCC)处的要求[^1]。 ```matlab % PI 控制器参数初始化 Kp = 1.5; Ki = 0.05; % 定义 PI 调节律方程 integral_error = integral(error); output_voltage = Kp*error + Ki*integral_error; ```
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