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🔥 内容介绍
孤岛微电网因脱离大电网支撑，其电压与频率稳定性易受分布式电源（如光伏、风电）出力波动和负荷变化影响。传统二次控制多采用周期采样方式，存在通信资源浪费、控制延迟等问题。事件触发机制通过预设触发条件，仅在系统状态偏离阈值时执行控制指令，可显著提升控制效率。本仿真模型旨在融合事件触发机制与二次协同控制策略，实现孤岛微电网电压与频率的精准、高效调控，为实际系统设计提供理论支撑与仿真验证平台。
二、孤岛微电网特性与控制需求分析
（一）孤岛微电网核心特性
- 功率平衡脆弱性：无大电网功率支撑，分布式电源出力随机性（如光伏受光照、风电受风速影响）与负荷波动易导致功率失衡，引发电压偏差（通常要求 ±2% 额定电压）和频率偏移（通常要求 ±0.5Hz 额定频率）。
- 多源异构性：包含光伏逆变器、风电变流器、储能变流器（PCS）及柴油发电机等设备，各设备控制逻辑差异大，需协同调度以避免控制冲突。
- 通信带宽受限：孤岛微电网常部署于偏远地区，通信设施简陋，传统周期控制（如每秒采样 10 次）易造成数据拥堵，影响控制实时性。
（二）二次控制核心需求
- 电压恢复：消除一次控制（如下垂控制）产生的稳态电压偏差，使各节点电压回归额定值（如 380V/220V）。
- 频率同步：抑制负荷突变或电源出力波动导致的频率波动，维持系统频率稳定（如 50Hz）。
- 资源优化：在保证控制精度的前提下，减少通信数据量与控制指令执行次数，降低设备能耗与通信成本。
三、事件触发机制与二次协同控制策略设计
（一）事件触发机制原理与触发条件设计
- 核心原理：设定系统状态（电压偏差 ΔU、频率偏差 Δf）的触发阈值，当 ΔU 或 Δf 超过阈值，或状态变化率（如 dΔU/dt、dΔf/dt）达到临界值时，触发二次控制指令传输与执行；反之则暂停控制，仅持续监测状态。
- 触发条件公式：
- 电压触发条件：|ΔU (k)| ≥ U_th 或 |ΔU (k) - ΔU (k-1)| ≥ ΔU_th（U_th 为电压偏差阈值，如 0.01pu；ΔU_th 为电压变化率阈值，如 0.005pu/ms）
- 频率触发条件：|Δf (k)| ≥ f_th 或 |Δf (k) - Δf (k-1)| ≥ Δf_th（f_th 为频率偏差阈值，如 0.02Hz；Δf_th 为频率变化率阈值，如 0.01Hz/ms）
- 注：k 为采样时刻，pu 为标幺值，基于微电网额定参数计算。
（二）二次电压与频率协同控制逻辑
- 分层控制架构：
- 一次控制：采用改进下垂控制（P-f 下垂、Q-U 下垂），快速响应功率波动（响应时间＜100ms），为二次控制争取调节时间。
- 二次控制：基于事件触发机制，接收各分布式电源与负荷节点的状态反馈，通过协同算法计算电压补偿量 ΔU_ref 和频率补偿量 Δf_ref，下发至一次控制环节修正下垂系数。
- 协同控制算法：
- 以 “电压优先、频率协同” 为原则，当电压偏差与频率偏差同时存在时，优先调节储能 PCS 输出无功功率修正电压（储能响应速度快，＜50ms），再通过柴油发电机或储能有功功率调节频率。
- 采用比例积分（PI）控制器优化补偿量，公式如下：
ΔU_ref = Kp_U×ΔU + Ki_U×∫ΔUdt（Kp_U、Ki_U 为电压 PI 参数，通过仿真整定）
Δf_ref = Kp_f×Δf + Ki_f×∫Δfdt（Kp_f、Ki_f 为频率 PI 参数，同理整定）
四、仿真模型搭建（基于 MATLAB/Simulink）
四、模型拓展与应用展望
- 多微电网协同：可扩展至互联孤岛微电网场景，通过区域事件触发阈值协同，实现多系统电压 / 频率同步；
- 不确定性优化：引入鲁棒控制算法，优化触发阈值与 PI 参数，提升模型对极端天气（如暴雨、台风）的抗干扰能力；
- 硬件在环（HIL）测试：将仿真模型与实际储能 PCS、逆变器硬件对接，验证控制策略在物理系统中的可行性，为工程落地提供更直接的支撑。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 于永进,孙国强,樊英杰.基于动态事件触发机制的孤岛微电网频率控制方法研究[J].电力系统保护与控制, 2024, 52(20):60-71.
[2] 杨建军.抵御拒绝服务攻击的孤岛微电网分布式二次控制策略研究[D].东北大学,2022.
[3] 董家伟,龚春阳,包俊,等.事件触发改进一致性算法的孤岛运行多逆变器微电网系统分布式二次调频方法[J].中国电机工程学报, 2024, 44(2):476-488.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.222048.
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🌈 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
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🌈 路径规划方面
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🌈 无人机应用方面
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🌈 信号处理方面
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