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电力系统弱电网下光储-VSG系统基于谐波状态空间模型的稳定性分析与优化控制研究(含详细代码及解释)
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2025-08-16
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内容概要:该论文研究了光储系统并入弱电网时虚拟同步发电机(VSG)的稳定性问题。针对频率耦合导致的稳定性复杂化,作者在dq域建立了基于谐波状态空间(HSS)理论的多时间尺度VSG模型。通过归一化参数灵敏度分析,揭示了功率环、电压环和低通滤波中关键控制参数(如虚拟惯量J、虚拟阻尼Dp等)的根轨迹特性及电网强度对稳定性的影响,并提出了优化控制参数的方法。最后在Matlab/Simulink平台上验证了HSS模型的精确度和参数分析结果。; 适合人群:电气工程领域的研究人员、工程师以及对电力系统稳定性感兴趣的研究生。; 使用场景及目标:①分析弱电网条件下光储-VSG系统的稳定性;②研究不同控制参数对系统稳定性的影响;③为实际工程应用提供参数优化建议和控制策略设计指导。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了Python代码实现,便于读者理解和复现研究成果。建议读者在学习过程中结合代码实践,逐步深入理解HSS模型的构建和参数灵敏度分析方法。同时,可以通过搭建Simulink仿真模型进一步验证理论分析结果。
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复现论文或解答问题,以下是详细可运行代码及其解释
# 论文复现与分析
## 1. 论文标题
**弱电网下基于谐波状态空间模型的光储-虚拟同步发电机稳定性分析与优化控制研究**
## 2. 内容概括(不超过 200 字)
该论文研究了光储系统并入弱电网时虚拟同步发电机(VSG)的稳定性问题。针对频率耦合导致
的稳定性复杂化,作者在 dq 域建立了基于谐波状态空间(HSS)理论的多时间尺度 VSG 模型。
通过归一化参数灵敏度分析,揭示了功率环、电压环和低通滤波中关键控制参数(如虚拟惯量 J、
虚拟阻尼 Dp 等)的根轨迹特性及电网强度对稳定性的影响,并提出了优化控制参数的方法。
最后在 Matlab/Simulink 平台上验证了 HSS 模型的精确度和参数分析结果。
## 3. 论文复现代码及解释
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
import control as ctrl
# 1. 系统参数定义
class SystemParameters:

def __init__(self):
# 电网参数
self.Lg = 5e-3 # 电网电感 (H)
self.Rg = 0.1 # 电网电阻 (Ω)
# VSG 控制参数
self.J = 0.2 # 虚拟惯量 (kg·m²)
self.Dp = 10 # 虚拟阻尼系数
self.Ku = 0.05 # 电压下垂系数
self.kpu = 0.5 # 电压环比例系数
self.kiu = 10 # 电压环积分系数
self.ωc = 31.4 # 低通滤波器截止频率 (rad/s)
# 基础参数
self.ω0 = 314 # 额定角频率 (rad/s)
self.Vdc = 700 # 直流母线电压 (V)
self.Sn = 5000 # 额定容量 (VA)
self.Vn = 380 # 额定电压 (V)
# 2. HSS 模型建立

def build_HSS_model(params):
"""
构建谐波状态空间(HSS)模型
参数:
params: SystemParameters 类实例
返回:
A, B, C, D: 状态空间矩阵
"""
# 定义状态变量: [Δθ, Δω, ΔP, ΔQ, ΔVd, ΔVq, ΔId, ΔIq]
# 系统矩阵 A
A = np.zeros((8, 8))
# 功率环动态
A[0, 1] = 1 # dθ/dt = ω
A[1, 0] = -params.Dp/params.J # dω/dt = -Dp/J * θ
A[1, 2] = -1/params.J # dω/dt = -1/J * P
A[2, 1] = params.ωc # dP/dt = ωc * ω
A[3, 1] = params.ωc # dQ/dt = ωc * ω

# 电压环动态
A[4, 4] = -params.kpu # dVd/dt = -kpu * Vd
A[5, 5] = -params.kpu # dVq/dt = -kpu * Vq
# 电流动态
A[6, 4] = 1/params.Lg # dId/dt = 1/Lg * Vd
A[6, 6] = -params.Rg/params.Lg # dId/dt = -Rg/Lg * Id
A[7, 5] = 1/params.Lg # dIq/dt = 1/Lg * Vq
A[7, 7] = -params.Rg/params.Lg # dIq/dt = -Rg/Lg * Iq
# 输入矩阵 B (假设输入为电网电压扰动)
B = np.zeros((8, 2))
B[6, 0] = -1/params.Lg
B[7, 1] = -1/params.Lg
# 输出矩阵 C (选择输出为频率和电压)
C = np.zeros((2, 8))
C[0, 1] = 1 # 输出频率
C[1, 4] = 1 # 输出 Vd
# 直接传输矩阵 D

D = np.zeros((2, 2))
return A, B, C, D
# 3. 稳定性分析
def stability_analysis(params):
"""
执行稳定性分析
参数:
params: SystemParameters 类实例
"""
# 构建 HSS 模型
A, B, C, D = build_HSS_model(params)
# 计算特征值
eigvals = np.linalg.eigvals(A)
# 绘制特征值分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(np.real(eigvals), np.imag(eigvals), marker='x', color='r')
plt.axvline(x=0, color='k', linestyle='--')
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