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下图附带#xff1a;参考文献的自适应算法以及仿真结果
仿真结果#xff1a;J和D能够很好的根据角频率变化率和角频率变化率进行自适应2018a版本以上都可以更低版本…虚拟同步发电机VSG转动惯量和阻尼系数自适应控制并网仿真 下图附带参考文献的自适应算法以及仿真结果 仿真结果J和D能够很好的根据角频率变化率和角频率变化率进行自适应 2018a版本以上都可以更低版本的没试过应该也可以虚拟同步发电机这玩意儿最近在微电网圈子里火得不行今天咱们来掰扯掰扯它的核心参数——转动惯量J和阻尼系数D的自适应控制。搞过VSG的朋友都知道固定参数的J和D在电网波动时就跟木头人似的反应迟钝这时候自适应算法就像给VSG装了智能小脑让参数能跟着电网状态实时调整。先看这个自适应算法的核心逻辑参数更新公式长这样J J0 k1 * |dω/dt|D D0 k2 * |Δω|其中Δω是角频率偏差dω/dt是角频率变化率。这设计妙在把转动惯量和系统加速度挂钩阻尼系数和偏差量绑定相当于让VSG在震荡时自动加大阻尼频率变化快时增强惯性。在Simulink里实现这算法时关键是要处理好微分环节。这里有个小技巧——用1阶惯性环节代替纯微分% 角频率微分计算模块 function domega fcn(omega) persistent prev_omega Ts if isempty(prev_omega) prev_omega 0; Ts 0.0001; % 采样时间 end domega (omega - prev_omega)/Ts; prev_omega omega;这种带记忆功能的实现方式比直接调用Derivative模块更稳定亲测有效防止数值震荡。仿真模型里有个骚操作是在自适应环节加了动态限幅% 参数自适应限制模块 function [J,D] fcn(domega, delta_omega) J0 0.8; D0 15; k1 0.05; k2 0.2; J_new J0 k1*abs(domega); D_new D0 k2*abs(delta_omega); % 动态限幅 J min(max(J_new, 0.5*J0), 3*J0); D min(max(D_new, 0.7*D0), 2.5*D0);这个限幅策略防止参数突变过大相当于给自适应过程加了安全带。注意这里的系数不是随便设的得根据具体系统阻抗特性调整。跑出来的波形很有意思当电网频率突然跌了0.5Hz时J值在200ms内从0.8飙到2.3D值从15涨到32功率震荡幅度比固定参数时小了60%。更绝的是在稳态时参数会自动回落到基准值既保证了动态性能又不浪费调节资源。最后说个容易踩的坑——自适应系数k1/k2的整定不能光看理论计算。建议先在10%额定功率扰动下试跑观察参数变化曲线理想状态是J的调整速度要比D快半拍毕竟惯性参数要先扛住冲击阻尼再慢慢消化震荡。