单相LCL并网逆变器_电网电压全前馈+电容电流前馈_Tans论文复现simulink仿真

0 前言
这是关于南航阮兴波老师的论文:
Wang X, Ruan X, Liu S, et al. Full Feedforward of Grid Voltage for Grid-Connected Inverter With LCL Filter to Suppress Current Distortion Due to Grid Voltage Harmonics[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2010, 25(12): 3119-3127.对其进行研究,建模与仿真复现。
关于LCL并网逆变器的书籍,个人觉得阮老师的《LCL型并网逆变器的控制技术》这本书写的非常详细,有需要的可以自提一下:
链接:https://pan.baidu.com/s/1CPTq1OUgPmFk1ZKha86S9Q?pwd=s4wt
提取码:s4wt
1 论文内容
这篇文章主要的贡献在于:
1.电网存在谐波时,如何保证并网电流的质量。对于电网电压中的扰动量,最常见的方式便是前馈,即将谐波量前馈到控制器中,以此抵消,保证输出电流的质量。
2.电容侧并联电阻的有源阻尼形式,将并联电阻的等效效果通过采样电容电流前馈至调制波中,实现有源阻尼的效果。
在这里插入图片描述
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具体细节大家可参见上面提到的论文。
2.仿真实现
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对论文中提到的几种工况均进行了仿真,结果基本与论文保持一致。
最后
限于毕业论文时间紧,并未能够对建模过程和仿真结果分析展开叙述,争取后期写完毕业论文补上。
另外,部分内容会投稿至bilibili账号:https://space.bilibili.com/378848584,欢迎大家关注~

### LCL 并网逆变器电网电压前馈的设计与实现 #### 电网电压前馈的作用 为了有效降低特定次数的谐波总畸变率(THD),特别是针对5、7、11、13次谐波,采用电容电流反馈和电网电压前馈策略可以显著改善三相LCL并网逆变器的表现[^1]。电网电压前馈的主要作用在于补偿由于电网电压波动引起的输出电流扰动,从而保持输出电流的质量。 #### 设计原理 在设计上,电网电压前馈机制通过预测即将发生的电网电压变化,并提前调整逆变器的控制参数来抵消这些影响。具体来说,在检测到电网电压的变化趋势之后,控制系统会计算出相应的补偿量,并将其加入到当前的控制指令之中,使得最终输出能够更加稳定和平滑地跟踪目标值[^2]。 #### 实现方法 对于单相LCL并网逆变器而言,可以通过MATLAB/Simulink平台进行建模与仿真验证该方案的效果。实验结果显示,在不同工况下——包括但不限于正常运行状态以及存在不同程度谐波污染的情况下——这种基于电容电流前馈加上电网电压前馈的方法均能有效地维持高质量的正弦形输出电流。此外,还有一种改进措施是在原有基础上引入电压比例反馈及一次二次微分反馈,进一步增强了系统的动态响应性能和抗干扰能力[^3]。 #### 应用案例 实际应用场景方面,文献报道了一种应用于分布式发电系统中的三相LCL并网逆变器实例。此项目利用上述提到的技术手段实现了对多种复杂条件下电力品质的有效管理,尤其是在面对快速变动的工作环境时表现尤为突出。例如当遇到突然增加负荷或者电源切换等情况时仍可保证稳定的功率传输过程[^4]。 ```python import numpy as np from scipy import signal def simulate_inverter_performance(grid_voltage, harmonic_orders=[5, 7, 11, 13]): """ Simulate the performance of an LCL grid-connected inverter with full feedforward control. Parameters: grid_voltage (array-like): The input grid voltage waveform over time. harmonic_orders (list[int]): Orders of harmonics to be suppressed. Returns: dict: A dictionary containing simulation results including THD reduction and output current quality metrics. """ # Placeholder function body for demonstration purposes only thd_reduction = {} for order in harmonic_orders: freq_response = signal.freqz([1], [1, -np.exp(-1j * 2 * np.pi / order)]) magnitude_db = 20 * np.log10(abs(freq_response[1])) thd_reduction[f'Order_{order}'] = max(magnitude_db) return { 'thd_reduction': thd_reduction, 'output_quality_metrics': {'rms_error': 0.01} } ```
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