基于虚拟同步发电机的孤岛逆变器控制策略(孤岛VSG)(Simulink仿真实现)

本文探讨了基于虚拟同步发电机(VSG)的孤岛逆变器控制策略,该策略能确保电网故障时逆变器独立运行并提供稳定电压和频率。文章介绍了控制原理、运行机制以及在光伏发电系统中的应用,还提到了使用Simulink进行仿真的实践。

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📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 完整模型

2.2 输出波形

🎉3 参考文献

🌈4 Simulink仿真实现


💥1 概述

孤岛逆变器控制策略是一种用于光伏逆变器等电力系统的控制策略,旨在保证在电网故障或断开的情况下,逆变器仍能够维持独立运行,形成一个孤岛电网。而基于虚拟同步发电机(VSG)的孤岛逆变器控制策略是在这个基础上进行的一种改进。

虚拟同步发电机是指通过模拟传统同步发电机的运行特性,使逆变器在孤岛运行时能够提供类似于同步发电机的功率和电压波形。这种控制策略可以提高孤岛逆变器的稳定性和可靠性。

在基于VSG的孤岛逆变器控制策略中,逆变器通过监测电网频率和电压来实现对电网状态的检测。当电网故障或断开时,逆变器会自动切换到孤岛运行模式,并通过调整输出功率和电压来维持电网的稳定运行。同时,通过控制逆变器的输出电流和电压,可以实现对电网电压和频率的调节,使其与传统同步发电机的运行特性相似。

基于VSG的孤岛逆变器控制策略具有较高的稳定性和可靠性,能够有效地解决光伏逆变器在孤岛运行时的电压和频率波动等问题。它在光伏发电系统和微电网等领域具有广泛的应用前景。

📚2 运行结果

2.1 完整模型

2.2 输出波形

🎉3 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。

[1]杨晨.基于虚拟同步发电机的逆变器控制策略研究[D].哈尔滨理工大学[2023-10-05].

[2]程天琪.基于虚拟同步发电机的微网逆变器控制研究[D].中国矿业大学,2022.

[3]郝新星.基于虚拟同步机的微网逆变器控制策略及系统稳定性研究[D].合肥工业大学,2016.

🌈4 Simulink仿真实现

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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