随着国家经济的快速发展和环境保护的需求,由可再生能源构成的分布式电源受到越来越多的关注。逆变器作为分布式电源接入微电网的转换单元成了学者研究与讨论的热点,但是电力电子器件的特性会导致逆变器系统存在稳定性差、惯性小以及受扰易振荡等缺点。虚拟同步发电机(Virtual Synchronous Generator,VSG)技术能有效模拟同步发电机的定子阻抗、一次调频/一次调压以及惯性环节,同时能够有效控制逆变器输出电压的频率和幅值。这些特点使得VSG成为一种广受关注的逆变器控制器。鲁棒下垂VSG,该策略在无功电压环节引入了积分项。这样不仅提高了功率分配的精度,当无积分环节或者不包含电压幅值项的经典下垂控制,均可视为该控制器的特例。因此,选取具有鲁棒下垂VSG开展研究,具有一定的代表性。在电力系统中电压参数是很重要的指标,对于电力系统的电能质量有指导意义,电力系统中的电压一般与系统的无功功率关系密切,但关于其无功电压环节参数设计的研究目前并不多见,因此本文着重对无功电压环节参数设计进行研究。为了研究无功电压环节的参数设计,首先建立具有代表性的鲁棒下垂VSG的数学模型,并在该模型基础上获得端电压设定值(母线电压设定值)与其输出电压及无功功率之间的小信号模型,然后利用增益对比分析实现了无功电压环节和有功环节的解耦,得到了二阶形式的VSG无功电压环节数学模型。借鉴IEEE和IEC推荐的同步发电机(Synchronous generator,SG)励磁系统参数设计依据,实现VSG无功电压环节参数的设计。考虑到VSG系统运行中可能遇到的复杂工况超出了设计范围,并且VSG系统参数比如线路阻抗、控制策略参数等会因实际情况而有所变化。若对具有任意系统参数的逆变器的无功电压环节的动态响应进行仿真计算,则过程过于繁琐。而BP神经网络具有可以无限逼近任意系统内部结构的特点,因此,选用BP神经网络对VSG相关参数以及仿真数据进行训练学习具有一定的优势,并且得到的BP训练网络可根据系统参数直接判断系统受扰后的运行状态。实验和仿真结果显示,本文提出的无功电压参数设计方法具有应用价值,研究成果有助于完善VSG的参数设计。