【虚拟同步发电机】模块化多电平MMC的虚拟同步发电机控制(VSG)并网仿真模型附simulink实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着新能源并网规模的扩大，电力电子换流器的 “低惯性” 特性对电网稳定性的影响日益显著。虚拟同步发电机（VSG）技术通过模拟同步发电机的惯性和阻尼特性，为换流器赋予了友好的并网特性。模块化多电平换流器（Modular Multilevel Converter, MMC）作为新一代高压大功率换流技术，具有谐波含量低、耐压等级高、可扩展性强等优势，在高压直流输电、新能源并网等领域应用广泛。将 VSG 控制策略与 MMC 结合，可构建兼具高功率处理能力和良好电网支撑能力的并网系统。本文将详细阐述模块化多电平 MMC 的 VSG 控制原理，并介绍其并网仿真模型的搭建与验证。

一、MMC 与 VSG 的协同优势

1.1 MMC 的拓扑结构与工作原理

MMC 的基本结构由三相桥臂组成，每相桥臂包含上、下两个桥臂，每个桥臂由 N 个子模块（Submodule, SM）和一个桥臂电感串联而成。子模块通常采用半桥结构，由两个绝缘栅双极型晶体管（IGBT）和一个储能电容组成，通过控制 IGBT 的导通与关断，实现子模块的投入（输出电容电压）或切除（输出 0 电压）。

MMC 的工作原理是通过子模块的投切组合实现交流电压的阶梯波输出：

• 对于交流侧，通过控制上、下桥臂子模块的投入数量，调节桥臂电压差，从而输出与电网同频同相的正弦波电压。

• 对于直流侧，通过均衡控制各子模块电容电压，维持直流母线电压稳定。

MMC 的优势在于：输出电压谐波含量低（近似正弦波）、开关损耗小（子模块开关频率低）、可通过增加子模块数量提升耐压等级，适合高压大容量场景（如光伏电站、风电场并网）。

1.2 MMC 与 VSG 结合的必要性

传统 MMC 采用锁相环（PLL）控制实现与电网同步，缺乏惯性和阻尼，在电网频率或电压波动时易发生脱网。将 VSG 控制引入 MMC 后，可实现以下提升：

• 提供虚拟惯性：通过模拟同步发电机的转子惯性，抑制电网频率波动（如负荷突变时，MMC 可短暂释放或吸收能量维持频率稳定）。

• 增强电压支撑：通过虚拟励磁调节，在电网电压跌落时提供无功支撑，提高低电压穿越能力。

• 友好并网特性：VSG 的有功 - 频率（P-f）和无功 - 电压（Q-U）下垂特性，使 MMC 能与传统同步发电机协调运行，降低大规模新能源并网对电网的冲击。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码