基于改进下垂控制的微电网控制研究附Simulink仿真

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🔥 内容介绍

在 “双碳” 目标推动下，分布式能源（光伏、风电、储能等）大规模接入电网，微电网作为整合分布式能源、提升能源利用效率的核心载体，其稳定运行成为关键。微电网运行模式灵活（可并网、可孤岛），但分布式电源多通过逆变器接入，输出特性易受负荷波动、新能源出力随机性影响，需依赖高效的控制策略维持电压与频率稳定。

传统下垂控制（P-f、Q-U 下垂）因无需复杂通信、具备去中心化协调能力，成为微电网分布式控制的主流方法。但该方法存在显著局限：一是静态误差问题，负荷变化后频率与电压难以恢复至额定值，需额外调压调频设备补偿；二是动态响应滞后，面对冲击性负荷（如电机启动）或新能源出力突变时，频率 / 电压超调量大、恢复时间长；三是多微源协同性差，不同容量、不同类型的分布式电源（如光伏与储能）采用相同下垂系数时，易出现负荷分配不均，导致部分设备过载。

因此，研究改进下垂控制策略具有重要价值：从稳定性角度，可提升微电网应对扰动的能力，避免因电压 / 频率失稳引发的设备故障；从经济性角度，减少静态误差可降低额外补偿设备的投入与能耗，优化负荷分配能延长分布式电源使用寿命；从应用场景角度，改进策略可适配离网微电网（如偏远地区供电）、并网微电网（如工业园区微网）等多场景需求，为分布式能源大规模应用提供技术支撑。

二、微电网与传统下垂控制的核心特性及局限

（一）微电网的结构与运行特性

微电网的核心架构包含 “分布式电源层 - 控制层 - 负荷层” 三层结构：

1. 分布式电源层：涵盖新能源发电（光伏阵列、风力发电机）、储能系统（锂电池、飞轮）、备用电源（柴油发电机），均通过电压源型逆变器（VSI）接入母线，是微电网的能量来源；

1. 控制层：分为底层（逆变器本地控制）、中层（微源协同控制）、上层（能量管理），下垂控制主要作用于底层与中层，负责实时调节逆变器输出；

1. 负荷层：包含重要负荷（如医疗设备、通信负载，需持续供电）与普通负荷（如照明、空调，可错峰用电），负荷类型（阻性、感性、冲击性）直接影响微电网稳定性。

微电网的运行特性决定了控制难度：一是波动性，光伏出力受光照、风电受风速影响，出力波动频率可达分钟级；二是非线性，电机类负荷启动时冲击电流可达额定值 3-5 倍，导致电压骤降；三是模式切换冲击，并网 / 孤岛切换瞬间，若功率平衡打破，易引发频率跳变。

三、基于改进下垂控制的核心策略

针对传统下垂控制的局限，从 “静态误差消除”“动态响应优化”“多微源协同” 三个维度设计改进策略，形成多目标优化的控制方案。

四、改进下垂控制系统的架构设计与实现

五、结论与未来展望

（一）研究结论

本研究针对传统下垂控制在微电网中的局限，提出 “虚拟阻抗 + 二次控制 + 动态下垂系数 + 容量加权” 的多维度改进策略，通过仿真与实验验证得出以下结论：

1. 改进策略可完全消除频率与电压的静态误差，误差控制在 0.3% 以内，满足 GB/T 38946-2020《微电网接入配电网技术要求》；

1. 动态响应性能显著提升，冲击负荷下的频率超调量降低 66.7%，恢复时间缩短 60%，抗扰动能力强；

1. 多微源负荷分配精度提升至 ±3% 以内，避免设备过载，延长微源使用寿命；

1. 系统无需复杂通信网络，仅通过分布式 CAN 通信即可实现协同控制，可靠性高、扩展性强。

（二）未来展望

1. 多能互补场景的扩展：未来可将改进策略应用于 “光伏 + 风电 + 储能 + 氢能” 的多能互补微电网，针对不同能源的特性（如风电的间歇性、氢能的长时储能）优化下垂系数动态调整规则；

1. AI 与数字孪生融合：引入强化学习算法，让系统自主学习不同场景下的最优控制参数；结合数字孪生技术，构建微电网虚拟仿真模型，实现控制策略的实时迭代优化；

1. 高比例新能源接入适配：当微电网中新能源占比超过 80% 时，出力波动会加剧，需进一步研究改进下垂控制与储能变流器（PCS）的协同策略，提升系统惯量（如虚拟惯量控制），增强稳定性；

1. 安全性与抗攻击能力：针对中层通信环节，研究加密通信与入侵检测技术，防止虚假数据注入攻击导致的控制失效，保障微电网安全运行。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陈丽娟,王致杰.基于改进下垂控制的微电网运行控制研究[J].电力系统保护与控制, 2016, 44(4):6.DOI:10.7667/PSPC151113.

[2] 李聪.基于下垂控制的微电网运行仿真及小信号稳定性分析[D].西南交通大学,2013.DOI:10.7666/d.Y2334993.

[3] 孟凡姿,孟杰,潘巧波,等.基于改进下垂法的光伏微电网并网控制策略研究[J].可再生能源, 2016(5):6.DOI:CNKI:SUN:NCNY.0.2016-05-006.

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