【摘 要】
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虚拟同步发电机（Virtual Synchronous Generator，VSG）控制策略常用于处理高比例新能源并网导致系统惯量、阻尼缺失的问题，储能单元的配置制约着VSG惯量阻尼的设定。首先，建立考虑储能荷电状态（State of Charge，SOC）约束的VSG小信号模型，计算多约束条件下惯量阻尼取值范围。然后，借助径向基函数 （Radial Basis Function， RBF）神经网
【机 构】
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新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
【基金项目】
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国家电网公司总部科技项目（5100-202140478A-0-5-ZN）； 国家重点研发计划（2021YFB2400800）；
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虚拟同步发电机（Virtual Synchronous Generator，VSG）控制策略常用于处理高比例新能源并网导致系统惯量、阻尼缺失的问题，储能单元的配置制约着VSG惯量阻尼的设定。首先，建立考虑储能荷电状态（State of Charge，SOC）约束的VSG小信号模型，计算多约束条件下惯量阻尼取值范围。然后，借助径向基函数 （Radial Basis Function， RBF）神经网络算法处理连续非线性函数的优点，提出一种计及储能约束的RBF神经网络VSG惯量阻尼自适应控制策略。该策略取频率偏差量和频率变化率为输入，输出为VSG转动惯量，根据二阶系统最优阻尼比确定阻尼系数取值。最后通过Matlab/Simulink仿真验证，结果表明本文所提计及多约束的VSG自适应控制策略能够快速响应系统频率变化，优化系统动态调节能力；减小直流母线电压跌落，增强系统鲁棒性。
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