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🔥 内容介绍
随着新能源发电技术的飞速发展,光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式,在能源结构中的占比日益提升。然而,光伏发电具有间歇性、波动性等特点,大规模并网会对电力系统的稳定性、频率和电压调节带来严峻挑战。虚拟同步发电机(Virtual Synchronous Generator, VSG)技术通过模拟同步发电机的转子运动方程、励磁调节特性等,为新能源逆变器赋予惯性和阻尼,有效改善了新能源并网系统的动态性能。将光伏与储能系统相结合,并引入虚拟同步控制策略,构建光伏储能虚拟同步发电机(Photovoltaic-Energy Storage Virtual Synchronous Generator, PV-ESS VSG),能够进一步平抑光伏出力波动,提高系统的可靠性和稳定性。
并网仿真模型是研究 PV-ESS VSG 运行特性、控制策略有效性以及与电网交互影响的重要工具。通过搭建精确的仿真模型,可以在实验室环境下模拟各种工况,如光照强度突变、负荷波动、电网故障等,为系统设计、参数优化和控制策略改进提供理论依据和数据支持。
二、光伏储能虚拟同步发电机系统构成
PV-ESS VSG 系统主要由光伏发电单元、储能单元、DC/DC 变换器、DC/AC 逆变器(虚拟同步发电机核心)、滤波电路以及控制系统等部分组成,其系统结构如图 1 所示(此处假设有图,实际应用中可补充)。


三、虚拟同步发电机控制策略
3.1 虚拟同步发电机基本控制方程
虚拟同步发电机通过模拟同步发电机的转子运动方程和励磁调节方程,实现惯性和阻尼特性。其核心控制方程如下:


四、并网仿真模型搭建
4.1 仿真平台选择
常用的电力系统仿真平台包括 MATLAB/Simulink、PSCAD/EMTDC 等。MATLAB/Simulink 具有丰富的仿真模块库、强大的数值计算能力和灵活的建模方式,是搭建 PV-ESS VSG 并网仿真模型的常用工具。本文以 MATLAB/Simulink 为例,介绍仿真模型的搭建过程。
4.2 各模块建模
4.2.1 光伏阵列模块
在 Simulink 中,可以使用 SimPowerSystems 库中的 “PV Array” 模块,根据光伏组件的参数(如开路电压、短路电流、最大功率点电压和电流等)进行配置。同时,搭建 MPPT 控制模块,采用扰动观察法实现最大功率点跟踪。
4.2.2 储能系统模块
储能系统模块包括储能电池模型和双向 DC/DC 变换器模型。储能电池模型可采用 “Battery” 模块,设置额定容量、内阻、SOC 初始值等参数;双向 DC/DC 变换器模型可使用 “DC-DC Converter (Bidirectional)” 模块,通过控制信号实现充放电模式切换和功率调节。
4.2.3 DC/AC 逆变器与 VSG 控制模块
DC/AC 逆变器采用三相全桥拓扑,使用 “Universal Bridge” 模块实现。VSG 控制模块是模型的核心,需要根据虚拟同步发电机的控制策略搭建转子运动方程、励磁调节方程、功率外环和电流内环控制子模块。
在 Simulink 中,可通过 “Subsystem” 模块将各控制子模块封装,实现模块化设计。转子运动方程和励磁调节方程可通过 “Transfer Fcn”、“Sum”、“Gain” 等模块搭建;功率外环和电流内环控制可通过 PI 调节器、坐标变换(Clark 变换、Park 变换)等模块实现。
4.2.4 滤波电路与电网模块
滤波电路采用 LCL 滤波器,由三个电感和一个三相电容组成,可使用 “Inductor” 和 “Capacitor” 模块搭建。电网模块采用 “Three-Phase Programmable Voltage Source” 模块,可设置电网电压、频率以及故障等参数。

五、仿真结果分析

六、结论与展望
本文构建了光伏储能虚拟同步发电机并网仿真模型,详细阐述了系统的构成、控制策略以及模型搭建过程,并通过仿真分析验证了模型在稳态运行、光照强度突变、负荷波动和电网故障等工况下的性能。仿真结果表明,该模型能够有效模拟 PV-ESS VSG 的运行特性,虚拟同步控制策略能够改善系统的动态性能和稳定性,储能系统能够平抑光伏出力波动,提高系统的可靠性。
未来的研究方向可以包括:优化 VSG 控制参数,进一步提高系统的动态响应速度和稳定性;研究多台 PV-ESS VSG 并联运行时的协调控制策略,以适应大规模新能源并网的需求;考虑更复杂的电网工况和环境因素,如谐波污染、温度变化等,完善仿真模型的准确性和适用性。
⛳️ 运行结果




🔗 参考文献
[1] 王思耕.基于虚拟同步发电机的光伏并网发电控制研究[D].北京交通大学,2011.DOI:10.7666/d.y1963052.
[2] 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.
[3] 陈毛欣,李岚.基于虚拟同步发电机的储能型光伏逆变技术[J].电气应用, 2015, 34(16):4.DOI:CNKI:SUN:DGJZ.0.2015-16-016.
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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
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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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