管敏淵，姚 瑛，2，吳圳賓，滿敬彬，吳偉強(qiáng)

（1. 國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司湖州供電公司，浙江 湖州 313000；2. 浙江泰侖電力集團(tuán)有限責(zé)任公司，浙江 湖州 313000；3. 上海電力大學(xué) 電氣工程學(xué)院，上海 200090；4. 國(guó)網(wǎng)浙江長(zhǎng)興縣供電有限公司，浙江 湖州 313100）

0 引言

隨著傳統(tǒng)化石能源的日益緊缺，清潔、低碳、高效已經(jīng)成為世界能源的發(fā)展趨勢(shì)［1-3］。大規(guī)模高熵值的新能源接入，使得電網(wǎng)面臨巨大挑戰(zhàn)。儲(chǔ)能系統(tǒng)能有效改善新能源發(fā)電系統(tǒng)的電能質(zhì)量［4-6］，是解決新能源電能輸送和消納等問題的關(guān)鍵。儲(chǔ)能并網(wǎng)逆變器是儲(chǔ)能系統(tǒng)與電網(wǎng)連接的核心器件［7］，因此尋求優(yōu)良的儲(chǔ)能逆變器控制策略是發(fā)展新能源并網(wǎng)亟須解決的問題。

儲(chǔ)能并網(wǎng)逆變器主要有電流型和電壓型兩種控制模式［8］。電流型控制模式通過控制并網(wǎng)電流實(shí)現(xiàn)對(duì)逆變器輸出功率的調(diào)節(jié)，缺乏與電網(wǎng)之間的有效同步機(jī)制［9］，難以對(duì)系統(tǒng)電壓和頻率進(jìn)行調(diào)整。電壓型控制模式從采用功率環(huán)與電壓-電流雙環(huán)相結(jié)合來控制逆變器輸出電壓的相位和幅值，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)頻率和逆變器輸出功率的調(diào)節(jié)。電壓型逆變器模擬同步發(fā)電機(jī)的運(yùn)行特性，能夠建立與電網(wǎng)之間有效的同步機(jī)制，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)頻率和電壓的調(diào)節(jié)，因此在儲(chǔ)能并網(wǎng)研究領(lǐng)域備受關(guān)注。

常見的電壓型控制模式有下垂控制［10-12］和VSG（虛擬同步發(fā)電機(jī)）控制［13-17］兩種。下垂控制通過模擬同步發(fā)電機(jī)的下垂特性實(shí)現(xiàn)逆變器輸出功率的控制，不具備慣量特性，在受到擾動(dòng)時(shí)系統(tǒng)的頻率容易不穩(wěn)定。VSG 引入了慣量環(huán)節(jié)，更好地模擬發(fā)電機(jī)的運(yùn)行特性，從而改善電力系統(tǒng)頻率和電壓穩(wěn)定性，因此備受國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注。文獻(xiàn)［9］借鑒傳統(tǒng)同步發(fā)電機(jī)的小信號(hào)分析法，建立VSG的小信號(hào)模型，但是恒定的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量使得系統(tǒng)在受到大干擾時(shí)在新平衡點(diǎn)附近發(fā)生振蕩。針對(duì)慣量參數(shù)恒定帶來的問題，文獻(xiàn)［18-22］采用自適應(yīng)慣量來改善VSG的性能，使得VSG在新平衡點(diǎn)附近的超調(diào)量大大減小。文獻(xiàn)［23-25］提出了采用轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和阻尼系數(shù)協(xié)同自適應(yīng)的VSG控制策略，但是由于其本質(zhì)是參數(shù)自適應(yīng)，如果參數(shù)設(shè)置不合理可能導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。文獻(xiàn)［26］采用輔助慣量功率來改進(jìn)VSG的性能，基于輔助功率調(diào)節(jié)的VSG能夠有效地解決功率振蕩問題，但是其僅考慮慣量功率，所以在受到較大干擾時(shí)頻率和功率抖動(dòng)比較大。

RBF（徑向基函數(shù)）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)任意函數(shù)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，并且控制算法簡(jiǎn)單，學(xué)習(xí)速度快，能夠滿足實(shí)時(shí)控制的要求［27-28］。系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)和頻率穩(wěn)定與VSG虛擬轉(zhuǎn)子的不平衡功率密切相關(guān)，虛擬轉(zhuǎn)子的功率缺額直接影響VSG 的性能。但是，鮮有文獻(xiàn)嘗試?yán)肦BF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來在線調(diào)節(jié)VSG的暫態(tài)不平衡功率。

綜上，本文通過分析擾動(dòng)下儲(chǔ)能VSG 的暫態(tài)過程，在傳統(tǒng)儲(chǔ)能VSG的基礎(chǔ)上，提出一種基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ASDC（動(dòng)態(tài)同步控制器）的儲(chǔ)能VSG 控制策略。首先，通過系統(tǒng)角速度和角加速度變化得出VSG轉(zhuǎn)子的動(dòng)能變化，將動(dòng)能變化表征為慣量功率和阻尼功率之和；其次，將慣量功率和阻尼功率作為RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的輸入，通過RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在線學(xué)習(xí)得出最優(yōu)暫態(tài)補(bǔ)償功率來動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)VSG的輸入功率，從而減少轉(zhuǎn)子的不平衡轉(zhuǎn)矩，提高VSG 的暫態(tài)穩(wěn)定性；最后，通過MATLAB 仿真和硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)對(duì)比驗(yàn)證了本文所提控制策略的有效性。

1 儲(chǔ)能VSG的基本原理

儲(chǔ)能VSG 由儲(chǔ)能元件和并網(wǎng)逆變器等組成。儲(chǔ)能元件主要用于電能的儲(chǔ)存和釋放，并網(wǎng)逆變器是連接儲(chǔ)能元件與電網(wǎng)的接口。儲(chǔ)能VSG通過模擬同步發(fā)電機(jī)運(yùn)行特性來控制逆變器［9］。由轉(zhuǎn)子運(yùn)動(dòng)方程和定子電氣方程得到VSG輸出的電壓幅值和相位，再通過電壓-電流控制環(huán)后生成PWM（脈沖寬度調(diào)制）波控制逆變器，從而得到滿足電能質(zhì)量要求的交流電。具體儲(chǔ)能VSG工作原理如圖1所示。

圖1 儲(chǔ)能VSG工作原理Fig.1 Operating principle of energy storage VSG

圖1中udc為儲(chǔ)能直流電壓，Lf1和Cf分別為濾波電感和濾波電容。濾波電感電流iabc和濾波電容電壓uabc為VSG 的輸出電流和輸出電壓。經(jīng)Park變換后的輸出電流和輸出電壓，根據(jù)瞬時(shí)功率理論計(jì)算得Pout、Qout作為VSG 功率控制環(huán)的反饋功率。由同步發(fā)電機(jī)的二階模型可得VSG的轉(zhuǎn)子運(yùn)動(dòng)方程為：

式中：ω0和ω分別為額定參考角頻率和系統(tǒng)實(shí)際角頻率；Pout和PT分別為逆變器輸出功率和VSG的輸入功率；J和D分別為虛擬轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和阻尼系數(shù)，二者均為非負(fù)數(shù)。

為模擬同步機(jī)的調(diào)速過程，在VSG 轉(zhuǎn)子運(yùn)動(dòng)方程中加入調(diào)速環(huán)節(jié)：

式中：P*為功率參考指令；m為頻率調(diào)整率。參照標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定可知，電網(wǎng)裝機(jī)容量在300 MW 以下可允許頻率偏差為±0.5 Hz［26］?？紤]頻率偏差最大的情況對(duì)m進(jìn)行參數(shù)配置［27］。

根據(jù)同步發(fā)電機(jī)定子電氣方程可以將VSG 的電壓控制方程表示為：

式中：Ls和r分別為同步發(fā)電機(jī)的同步阻抗和定子繞組等效電阻；E0為同步發(fā)電機(jī)的勵(lì)磁電勢(shì)。

進(jìn)一步由同步發(fā)電機(jī)的勵(lì)磁調(diào)節(jié)方式可得無功-電壓的下垂特性為：

式中：u0和Q*分別為電壓參考和無功參考；Ku和Ru分別為調(diào)壓系數(shù)和電壓調(diào)整率；u為逆變器出口電壓。

VSG頻率和電壓控制原理如圖2所示。

圖2 VSG頻率和電壓控制原理Fig.2 VSG frequency and voltage control principle

2 控制參數(shù)對(duì)VSG性能影響分析

儲(chǔ)能VSG 并網(wǎng)運(yùn)行系統(tǒng)等效電路如圖3所示。

假設(shè)系統(tǒng)處于穩(wěn)態(tài)，忽略系統(tǒng)中各電氣元件的電磁暫態(tài)過程，則有：

將Pout（δ）表示為在δ0處展開的泰勒級(jí)數(shù)形式，因?yàn)橄到y(tǒng)穩(wěn)定時(shí)δ很小，故省略二次項(xiàng)及以上各項(xiàng)可得：

式中：整步功率系數(shù)SE=Pout（δ0）。

由標(biāo)準(zhǔn)二階系統(tǒng)模型可得系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為：

由控制原理可得，自然振蕩頻率和阻尼比為：

聯(lián)立式（9）—（10）可得系統(tǒng)的單位階躍響應(yīng)為：

令β=arccosζ，則可以將式（11）等價(jià)為：

由式（12）可以看出，當(dāng)D恒定時(shí)，J越小，振蕩衰減角頻率ωd越大，系統(tǒng)平穩(wěn)性越差，不利于功率穩(wěn)定；當(dāng)J恒定時(shí)，D變大，ωd越大，單位振蕩周期的衰減幅度減小，功率響應(yīng)速度變慢。由控制理論原理可得，相角裕度和截止頻率為：

為了保證VSG 的性能，ε應(yīng)大于60°，即ζ>0.6，根據(jù)“最佳二階系統(tǒng)”理論可以取ζ=0.707；參考文獻(xiàn)［29］，為更好地抑制功率振蕩，可取截止角頻率為額定角頻率的0.2倍。

綜上可知，參數(shù)設(shè)置在兼顧VSG 的系統(tǒng)穩(wěn)定性和動(dòng)態(tài)響應(yīng)方面存在矛盾。為了避免參數(shù)調(diào)節(jié)帶來的矛盾，本文在傳統(tǒng)VSG的基礎(chǔ)上，提出了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ASDC控制器的儲(chǔ)能VSG控制策略。

3 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ASDC控制器設(shè)計(jì)

3.1 ASDC控制器的原理分析

當(dāng)傳統(tǒng)發(fā)電系統(tǒng)受到干擾時(shí)，原動(dòng)機(jī)的機(jī)械功率保持不變，就會(huì)引起同步發(fā)電機(jī)輸入功率和輸出功率之間存在功率缺額。該部分缺額功率在轉(zhuǎn)子上產(chǎn)生不平衡轉(zhuǎn)矩，使得系統(tǒng)頻率發(fā)生振蕩。最后由阻尼將該部分缺額功率消耗，系統(tǒng)角頻率穩(wěn)定于ω0。如果能通過快速調(diào)節(jié)發(fā)電機(jī)的輸入功率來減小發(fā)電機(jī)輸入功率和輸出功率之間的功率缺額，那么將大大提高同步發(fā)電機(jī)的性能。

如圖4所示，傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)中的同步器主要由伺服電機(jī)、蝸輪、蝸桿等機(jī)械結(jié)構(gòu)組成。由于機(jī)械構(gòu)件具有慣性作用，因而傳統(tǒng)調(diào)速系統(tǒng)調(diào)節(jié)作用具有一定的延時(shí)性，使得傳統(tǒng)同步器調(diào)節(jié)對(duì)發(fā)電機(jī)暫態(tài)穩(wěn)定的第一個(gè)搖擺周期作用不大。然而，電力電子逆變器的響應(yīng)時(shí)間為毫秒級(jí)別，如果能借鑒傳統(tǒng)同步器的工作特性，在VSG控制前級(jí)附加ASDC控制將能大大提高VSG的暫態(tài)穩(wěn)定性。

圖4 采用離心式液壓調(diào)速系統(tǒng)的發(fā)電機(jī)組Fig.4 Generator set with centrifugal hydraulic speed regulation system

基于上述分析，采用附加ASDC 的VSG功角特性如圖5 所示，其中和表示有功功率參考指令，Pm1表示VSG輸入的有功功率。

圖5 基于ASDC控制的VSG功角特性曲線Fig.5 VSG power angle characteristic curve based on ASDC control

ASDC 控制器功率調(diào)節(jié)是根據(jù)能量守恒定律來實(shí)現(xiàn)的。用VSG輸出角速度和角加速度的變化關(guān)系來調(diào)節(jié)VSG輸入的有功功率，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功率和頻率的穩(wěn)定。ASDC 控制器模擬了傳統(tǒng)原動(dòng)機(jī)同步控制器的調(diào)節(jié)特性。如圖5所示，當(dāng)系統(tǒng)給定有功功率由突變?yōu)闀r(shí)，區(qū)間①：，系統(tǒng)處于加速階段，隨著Pout逐漸靠近，VSG 的角加速度也在逐漸減小并在b點(diǎn)角加速度減小為零，此時(shí)VSG 輸出的角速度ω>ω0。區(qū)間②：系統(tǒng)運(yùn)行于b點(diǎn)時(shí)?ω最大，且?ω（dω/dt）<0時(shí)，VSG處于減速區(qū)域，即，若此時(shí)用慣量功率和阻尼功率反饋調(diào)節(jié)VSG輸入有功功率，就可以減小由于轉(zhuǎn)子動(dòng)能變化引起的輸入功率和輸出功率間的功率缺額。同時(shí)也可增大VSG 的角加速度（負(fù)值），使得系統(tǒng)的角速度可以快速恢復(fù)到ω0，但是由于轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的存在，過大的角加速度容易使ω=ω0瞬間繼續(xù)減小，從而產(chǎn)生振蕩。為了解決這個(gè)問題，此時(shí)在b點(diǎn)突減VSG 輸入有功功率后緩慢增大，使阻尼功率跟上VSG的輸入功率變化，讓系統(tǒng)平穩(wěn)地由運(yùn)行點(diǎn)a過渡到運(yùn)行點(diǎn)b。在區(qū)間①和區(qū)間②的過程中，最主要的是ASDC 功率控制調(diào)節(jié)器根據(jù)?ω和dω/dt來判斷系統(tǒng)是否處于加速狀態(tài)，再通過慣量功率和阻尼功率來自適應(yīng)調(diào)節(jié)VSG輸入有功功率的大小。儲(chǔ)能VSG 是將儲(chǔ)能等效為傳統(tǒng)發(fā)電系統(tǒng)中的原動(dòng)機(jī)，儲(chǔ)能響應(yīng)速度比原動(dòng)機(jī)中的進(jìn)汽閥門響應(yīng)速度快得多，因此可以很好地抑制系統(tǒng)在響應(yīng)功率變化時(shí)產(chǎn)生的振蕩，并且可以減小有功響應(yīng)的超調(diào)量。

3.2 普通型ASDC控制器的設(shè)計(jì)

根據(jù)能量守恒定理和式（1），取電磁功率增大為正，參考文獻(xiàn)［30］可將慣量功率和阻尼功率定義為：

由式（14）可知：當(dāng)轉(zhuǎn)子加速時(shí)，轉(zhuǎn)子吸收能量，動(dòng)能增量為正，轉(zhuǎn)子動(dòng)能增大；當(dāng)轉(zhuǎn)子減速時(shí)，轉(zhuǎn)子釋放能量，動(dòng)能增量為負(fù)，轉(zhuǎn)子動(dòng)能減小。當(dāng)VSG角速度大于參考角速度時(shí)，阻尼調(diào)節(jié)功率為正；當(dāng)VSG角速度小于參考角速度時(shí)，阻尼調(diào)節(jié)功率為負(fù)?？梢哉J(rèn)為阻尼調(diào)節(jié)功率與VSG輸出角速度和參考角速度的偏差值有關(guān)，并且始終與較大值的角速度方向相反。因此可通過調(diào)節(jié)阻尼功率和慣量功率的大小來抑制系統(tǒng)頻率和功率的超調(diào)量，具體的附加ASDC控制器的VSG控制框圖如圖6所示。

圖6 附加ASDC的VSG控制框圖Fig.6 Block diagram of VSG control of additional ASDC

通過上述分析，可得VSG 的輸入有功功率由參考指令功率和ASDC調(diào)節(jié)功率組成，表示為：

可以將ASDC調(diào)節(jié)器設(shè)計(jì)為：

式中：kJ和kD為調(diào)節(jié)系數(shù)；η和γ為控制器的觸發(fā)閾值。由角加速度和角速度偏差的乘積來判斷系統(tǒng)運(yùn)行區(qū)域，再通過調(diào)節(jié)ΔPJ來自適應(yīng)調(diào)節(jié)VSG的輸入功率。ΔPD是根據(jù)VSG 輸出角速度與參考角速度的差值來自適應(yīng)調(diào)節(jié)VSG的輸入功率。當(dāng)角加速度大于閾值η且Δω|dω/dt|>0 時(shí)，ΔPJ啟動(dòng)調(diào)節(jié)功能；當(dāng)角加速度小于閾值η時(shí)，ΔPJ關(guān)閉調(diào)節(jié)功能。當(dāng)角速度與參考角速度的差值大于閾值γ時(shí)，ΔPD開啟調(diào)節(jié)功能；當(dāng)角速度與參考角速度的差值小于閾值γ時(shí)，ΔPD關(guān)閉調(diào)節(jié)功能。即在系統(tǒng)受到干擾時(shí)，通過ΔPJ和ΔPD對(duì)VSG 的功率缺額進(jìn)行暫態(tài)補(bǔ)償，當(dāng)系統(tǒng)恢復(fù)穩(wěn)定時(shí)，暫態(tài)補(bǔ)償功率為零。

3.3 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ASDC控制

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性函數(shù)的逼近效果良好，并且具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和學(xué)習(xí)速度，可以通過對(duì)系統(tǒng)角速度狀態(tài)的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)VSG輸入的暫態(tài)功率在線調(diào)整。因此，為了進(jìn)一步提高控制精度，將3.2節(jié)得到的ΔPJ和ΔPD作為輸入、VSG的暫態(tài)補(bǔ)償功率Pcom作為輸出構(gòu)建如圖7所示的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型。

圖7 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.7 RBF neural network structure

本文采用2-5-1 結(jié)構(gòu)的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，該結(jié)構(gòu)的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共三層：輸入層、隱含層和輸出層。為了方便表示，上標(biāo)（1）、（2）和（3）分別表示輸入層、隱含層和輸出層；I表示輸入，O表示輸出。具體控制算法如下。

輸入層：

隱含層：

取隱含層節(jié)點(diǎn)的中心向量為ci，高斯基函數(shù)寬度為bi，則可以將隱含層節(jié)點(diǎn)激活函數(shù)表示為：

輸出層：

式中：wi表示隱含層輸出的權(quán)值。

本文將網(wǎng)絡(luò)誤差指標(biāo)取為：

網(wǎng)絡(luò)采用梯度下降法對(duì)權(quán)值wi進(jìn)行調(diào)節(jié)，由于采樣時(shí)長(zhǎng)很短，可認(rèn)為：

因此可得：

式中：κ為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率。

取動(dòng)量因子為α，則可以將輸出權(quán)值的調(diào)節(jié)公式表示為：

因?yàn)楦咚够瘮?shù)寬度bi和中心向量ci的設(shè)計(jì)值須在有效的網(wǎng)絡(luò)輸入映射范圍內(nèi)，所以本文采用梯度下降法對(duì)bi和ci進(jìn)行調(diào)節(jié)。bi和ci調(diào)節(jié)方式與wi調(diào)節(jié)方式相同，故不再贅述。附加基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ASDC控制系統(tǒng)如圖8所示。

圖8 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ASDC控制系統(tǒng)Fig.8 The ASDC control system based on the RBF neural network

綜上所述，本文所設(shè)計(jì)控制器算法實(shí)現(xiàn)流程如圖9所示。具體步驟如下：

圖9 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ASDC控制算法實(shí)現(xiàn)流程Fig.9 Implementation flow of ASDC control algorithm based on RBF neural network

1）配置隱含層基函數(shù)ci和bi數(shù)值，選定網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率和取動(dòng)量因子，初始化系統(tǒng)的輸入和輸出。

2）計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入與輸出，RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出Pcom。

3）根據(jù)轉(zhuǎn)子運(yùn)動(dòng)方程得到VSG 轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速度。

4）RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行學(xué)習(xí)，對(duì)隱含層到輸出層之間的權(quán)值進(jìn)行迭代更新。

5）程序再次執(zhí)行步驟2，進(jìn)行下一輪仿真迭代。

綜上，傳統(tǒng)參數(shù)協(xié)同自適應(yīng)VSG、普通型ASDC改進(jìn)VSG和基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ASDC改進(jìn)VSG 對(duì)虛擬轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和阻尼系數(shù)的依賴程度如表1所示。

表1 各種VSG對(duì)虛擬控制參數(shù)的依賴程度對(duì)比Table1 Comparison of the dependence of various VSGs on virtual control parameters

4 仿真驗(yàn)證

在MATLAB/Simulink 仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建微電網(wǎng)并網(wǎng)系統(tǒng)仿真模型，仿真模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖10所示。分別采用傳統(tǒng)VSG控制、參數(shù)協(xié)同自適應(yīng)VSG控制和本文所提的控制策略在不同工況下運(yùn)行，形成對(duì)比實(shí)驗(yàn)。模型主要參數(shù)如表2 所示。其中參數(shù)自適應(yīng)VSG控制策略參考文獻(xiàn)［24］，附加ASDC的改進(jìn)VSG參數(shù)設(shè)計(jì)參考文獻(xiàn)［26］。

表2 仿真模型主要參數(shù)Table 2 Main parameters of simulation model

圖10 仿真模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.10 Simulation model topology

其中，J0和D0分別為傳統(tǒng)VSG 和附加ASDC控制VSG的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和阻尼系數(shù)，同時(shí)作為參數(shù)自適應(yīng)VSG轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和阻尼系數(shù)的初始值。

工況1：在1 s時(shí)將有功參考功率由4 kW階躍為8 kW，持續(xù)運(yùn)行1 s 之后參考功率由8 kW 階躍為4 kW。仿真結(jié)果如圖11所示。

圖11 參考功率階躍變化工況的仿真波形Fig.11 Simulation waveforms of reference power step change condition

定義有功調(diào)節(jié)的超調(diào)量為：σ%=（PMAX-P*）/P*；定義調(diào)節(jié)時(shí)長(zhǎng)為功率指令發(fā)生階躍變化時(shí)刻到VSG 輸出功率穩(wěn)定在±0.5%誤差帶的時(shí)長(zhǎng)。由圖11可得，在有功參考指令增加4 kW時(shí)，傳統(tǒng)VSG功率調(diào)節(jié)超調(diào)量為11.13%，頻率恢復(fù)到50 Hz的時(shí)長(zhǎng)為0.44 s，并且最大頻率偏差量為0.09 Hz。參數(shù)自適應(yīng)VSG功率調(diào)節(jié)超調(diào)量為6.01%，頻率恢復(fù)時(shí)長(zhǎng)為0.31 s，并且最大頻率偏差量為0.078 Hz。本文所提控制策略在功率調(diào)節(jié)時(shí)幾乎不會(huì)出現(xiàn)超調(diào)量，系統(tǒng)頻率恢復(fù)到50 Hz 的時(shí)長(zhǎng)為0.26 s，并且最大頻率偏差量?jī)H為0.065 Hz。在誤差允許的范圍內(nèi)，有功參考指令減小4 kW的過程與有功參考指令增加4 kW 的響應(yīng)過程相同，在此不再贅述。在頻率響應(yīng)中，前兩個(gè)控制策略均出現(xiàn)了頻率來回振蕩，而本文所提控制算法能平穩(wěn)快速地恢復(fù)到50 Hz。

工況2：三相接地故障。有功參考為4 kW，1.5 s 投入故障，1.6 s 切除故障，仿真結(jié)果如圖12所示。

圖12 逆變器出口側(cè)三相接地故障仿真波形Fig.12 Simulated waveforms of three-phase ground fault at outlet side of inverter

從圖12可以看出：在故障發(fā)生時(shí)，VSG的輸出功率沖擊能達(dá)到50 kW，故障切除后由于傳統(tǒng)VSG 的虛擬轉(zhuǎn)子無法響應(yīng)大干擾功率變化導(dǎo)致轉(zhuǎn)子吸收動(dòng)能，因此傳統(tǒng)VSG在故障切除后，轉(zhuǎn)子釋放動(dòng)能，功率大幅下跌。參數(shù)自適應(yīng)VSG通過角速度和角加速度來調(diào)整轉(zhuǎn)子的動(dòng)能變化，因此功率下跌幅度僅有傳統(tǒng)VSG的一半。本文提出的ASDC 控制直接調(diào)整VSG 的輸入功率，響應(yīng)更快，功率下跌幅度最小。

5 結(jié)語

本文針對(duì)新能源微電網(wǎng)系統(tǒng)由于慣量缺失引起的穩(wěn)定性問題進(jìn)行研究，在傳統(tǒng)的儲(chǔ)能VSG上，提出了一種基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)同步器的儲(chǔ)能VSG控制策略，根據(jù)系統(tǒng)的角速度狀態(tài)得出慣性功率和阻尼功率，將慣性功率和阻尼功率作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)得出VSG最優(yōu)暫態(tài)補(bǔ)償功率，通過ASDC控制器在線調(diào)節(jié)VSG的暫態(tài)不平衡功率，減小虛擬轉(zhuǎn)子的不平衡轉(zhuǎn)矩，從而提高VSG的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力。此外，采用附加基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ASDC 控制的儲(chǔ)能VSG更具獨(dú)立性，能有效避免虛擬參數(shù)調(diào)節(jié)帶來的動(dòng)態(tài)響應(yīng)與動(dòng)態(tài)穩(wěn)定之間的矛盾。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提控制策略在不同程度的擾動(dòng)下都具備更好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度和動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性。