news 2026/2/1 2:35:00

光伏储能vsg虚拟同步发电机三相并网simulink模型 含有无功指令+逆变器控制 视频讲解

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
光伏储能vsg虚拟同步发电机三相并网simulink模型 含有无功指令+逆变器控制 视频讲解

光伏储能vsg虚拟同步发电机三相并网simulink模型 含有无功指令+逆变器控制 视频讲解 出光伏储能VSG仿真simulink模型 光伏储能联合并网 mppt扰动观察法追踪 功率指令可调,有功无功设置 vsg控制策略 虚拟同步发电机 可进行一次调频(效果图如下) 储能进行直流侧电容稳压 simulink版本可调 有对应视频进行讲解~ 喜欢

光伏储能联合VSG并网仿真这个坑,最近总算填上了。直接上干货——Simulink模型里最骚的操作就是让储能系统边当打工仔(撑住直流母线电压)边当气氛组(参与电网调频)。先看这个光伏阵列的MPPT模块,用的是经典扰动观察法:

function [DutyCycle] = PerturbOBS(Vpv,Ipv,StepSize,prev_D) Pnow = Vpv * Ipv; if (Pnow > prev_P) DutyCycle = prev_D + (Vpv>prev_V)*StepSize - (Vpv<prev_V)*StepSize; else DutyCycle = prev_D - (Vpv>prev_V)*StepSize + (Vpv<prev_V)*StepSize; end % 这里有个骚操作:通过电压变化方向判断该增还是减占空比 end

这个算法核心在于根据功率变化趋势反向操作,但要注意扰动步长设大了会震荡,小了跟踪慢。实测步长取0.5%时,在辐照度突变情况下响应时间能控制在0.3秒内。

VSG控制才是重头戏,看这个转子运动方程的实现:

function [omega,delta] = VSG_Core(Pref,Qref,Vgrid,Params) persistent J Dp Kq Ta Tb; % 虚拟惯量J取4kg·m²时,惯量响应最接近真实同步机 dP = Pref - P_measure; domega = (dP/Dp - (omega - 1)*Kd)/J; omega = integrate(domega); delta = integrate(omega - 1); % 调频环节的阻尼系数Dp别超过0.05,否则会引起无功震荡 end

模型里最坑的是这个积分环节的处理——必须用Tustin变换做离散化,直接上连续积分器仿真必崩。当电网频率跌到49.8Hz时,VSG的功率支撑响应曲线会出现明显上翘,这个特性比传统PQ控制强太多。

光伏储能vsg虚拟同步发电机三相并网simulink模型 含有无功指令+逆变器控制 视频讲解 出光伏储能VSG仿真simulink模型 光伏储能联合并网 mppt扰动观察法追踪 功率指令可调,有功无功设置 vsg控制策略 虚拟同步发电机 可进行一次调频(效果图如下) 储能进行直流侧电容稳压 simulink版本可调 有对应视频进行讲解~ 喜欢

直流侧稳压部分搞了个双闭环:

  1. 外层电压环用模糊PID,论域设[750V 850V]
  2. 内环电流前馈补偿,对付光伏功率突变
  3. 储能变流器的死区时间必须设2us以上,否则IGBT仿真报错

模型支持从R2016a到R2023b的版本迁移,重点注意这两个设置:

  • 解算器必须用ode23tb(刚性系统专用)
  • 最小步长设到1e-6才能捕捉到VSG的暂态震荡
  • 功率指令突变时记得加slew rate限制器,斜率别超过10kW/s

视频讲解里演示了三个骚操作:

  1. 运行时动态修改VSG惯性时间常数(J参数)
  2. 突然断光伏时储能如何无缝接盘
  3. 用Signal Builder模块模拟电网频率斜坡测试

玩过光伏仿真的老铁都知道,无功环的PI参数整定最玄学。实测方案:先让Qref=0时调电压环,把交流母线电压稳在311V后,再给±20kvar阶跃指令,Kp从0.1开始往上撸,直到无功响应时间小于0.2秒且超调<5%为止。

最后放个调频实测彩蛋:当模型加载30%额定功率的阶跃负载时,VSG的转动惯量特性会让频率跌落曲线出现明显"肩部",这个特征波形和真实同步机几乎一模一样——这才是虚拟同步发电机的精髓所在。

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/1/29 11:59:09

为什么工业智能化需要工业AI大脑?应该如何选择?

凌晨三点的工厂&#xff0c;并不安静。设备在跑&#xff0c;产线在转&#xff0c;监控屏幕上一排排数字持续跳动。看起来&#xff0c;一切都在秩序之中。但真正的问题&#xff0c;往往要到第二天白班才被发现&#xff1a;良率波动了、能耗异常了、排产又被临时打乱。数据明明一…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/31 23:20:38

Nodejs+vue新闻订阅推荐系统头条app的设计与实现 小程序

文章目录 系统概述技术架构核心功能数据处理流程性能优化安全与扩展性 --nodejs技术栈--结论源码文档获取/同行可拿货,招校园代理 &#xff1a;文章底部获取博主联系方式&#xff01; 系统概述 Node.js与Vue.js结合的新闻订阅推荐系统旨在构建一个个性化头条类小程序&#xff…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/31 22:49:29

10个技巧:用AI自动生成测试报告

在软件测试领域&#xff0c;测试报告是沟通缺陷、评估质量和指导改进的关键文档。传统手动编写方式耗时且易出错&#xff0c;而AI工具的兴起正革命性地提升报告生成效率。本文基于行业经验&#xff0c;系统介绍10个技巧&#xff0c;帮助测试从业者利用AI自动化流程&#xff0c;…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/31 17:14:46

【值得珍藏】LLM推理优化技术详解:从数据级到系统级的全面解析

导读 LLMs通常在推理过程中需要更高的计算成本、内存访问成本以及内存使用&#xff0c;这直接导致资源受限场景下的部署困难&#xff0c;直接影响推理部署指标&#xff0c;比如&#xff1a;延迟、吞吐、功耗以及存储等。目前已经提出了大量技术来实现LLM的高效推理&#xff0c…

作者头像 李华