基于模型预测控制的直流微网类虚拟同步发电机电压调控策略OA

在直流微网中,采用类虚拟同步发电机(AVSG)控制的储能在兼顾抑制电压跌落和加快电压恢复上存在不足,会出现电压变化率、电压偏差越限或电压恢复时间长的问题,影响直流母线电压稳定性。为此,文中提出一种虚拟惯性自适应与模型预测控制相结合的控制方法。该方法通过动态改变惯性系数和优化储能功率补偿量,增强电压波动抑制效果,并兼顾电压的快速恢复。首先,基于Sigmoid函数设计AVSG虚拟惯性系数自适应控制策略,提高电压惯性响应能力,抑制电压波动。然后,基于模型预测控制设计以电压偏差与储能输出电流加权平方和最小为目标的代价函数,通过滚动优化求解最优控制序列,实现对AVSG参考电流值的实时补偿,从而增大对电压恢复的支撑功率,修正自适应控制可能带来的电压超调及振荡,缩短电压恢复稳定的时间。最后,基于StarSim/NI-PXIe仿真平台搭建了直流微网实时仿真模型,开展了控制器(硬件)在环实验。仿真和实验结果表明,所提方法相比传统AVSG控制,在发生约占微网总容量40%的大阶跃负荷突增时,电压跌落极值减少了23.5%,电压恢复时间缩短了58.6%。