探索光伏储能虚拟同步发电机（VSG）仿真模型

lGSrsEpqUxi

12人浏览 · 2026-03-14 12:05:59

lGSrsEpqUxi · 2026-03-14 12:05:59 发布

光伏储能虚拟同步发电机（VSG）仿真模型光伏：前级光伏模块采用最大功率点跟踪（MPPT）控制策略，仿真中最大功率保持跟踪，0.5S时提升光照，最大功率由15KW增加至19KW 储能电池：采用电压电流双闭环控制，电压环稳定直流母线电容电压，电流环控制电池充放电电路，直流母线稳定在700V，波形非常稳定 VSG：设置参考有功功率15KW 功率平衡：光伏+储能=VSG输出（看下面仿真图）

在能源领域不断探索可持续发展解决方案的当下，光伏储能虚拟同步发电机（VSG）仿真模型成为了研究热点。今天就来跟大家详细聊聊这个有趣的模型。

光伏模块：最大功率点跟踪（MPPT）的魔法

前级光伏模块采用的最大功率点跟踪（MPPT）控制策略是整个系统高效运行的关键。简单来说，MPPT 能让光伏板在不同光照和温度条件下都尽可能地输出最大功率。

在我们的仿真里，一开始最大功率保持跟踪状态。在 0.5S 的时候，提升光照强度，此时最大功率从 15KW 增加到了 19KW。这里用一个简单的代码片段来大致模拟下 MPPT 的思路（以 Python 为例）：

import numpy as np

# 假设的光伏板参数
voc = 400  # 开路电压
isc = 10  # 短路电流
n = 50  # 光伏板数量

# 初始光照下的计算
p_max = 0
for v in np.linspace(0, voc * n, 100):
    i = isc * n * (1 - 0.8 * (v / (voc * n)))
    p = v * i
    if p > p_max:
        p_max = p
        v_opt = v
print(f"初始光照下最大功率: {p_max}W, 最优电压: {v_opt}V")

# 光照提升后的计算
isc = 12  # 假设光照提升后短路电流增加
p_max = 0
for v in np.linspace(0, voc * n, 100):
    i = isc * n * (1 - 0.8 * (v / (voc * n)))
    p = v * i
    if p > p_max:
        p_max = p
        v_opt = v
print(f"光照提升后最大功率: {p_max}W, 最优电压: {v_opt}V")

这里我们通过循环来遍历不同电压下的功率，找到最大功率点对应的电压。实际的 MPPT 算法要复杂得多，像常用的扰动观察法、电导增量法等，不过基本思路就是不断寻找功率最大的那个工作点。

储能电池：双闭环控制稳如泰山

储能电池采用电压电流双闭环控制，这可是维持系统稳定的大功臣。电压环的作用是稳定直流母线电容电压，电流环则负责控制电池充放电电路。在我们的设定里，直流母线稳稳地保持在 700V，波形那叫一个稳定。

用 Simulink 搭建电压电流双闭环控制模型的话，大概是这样的架构：

[此处可简单描述下 Simulink 模块连接，比如电压外环的 PI 控制器连接到电流内环的参考输入，电流内环的输出连接到电池充放电电路模块等]

这种双闭环控制就像给储能电池上了双重保险，电压环就像指挥官，时刻盯着母线电压，一旦有波动就指挥电流环做出调整，而电流环就像士兵，精准执行充电或放电的任务。

VSG：设定参考有功功率为 15KW

虚拟同步发电机（VSG）在这个系统里扮演着重要角色，我们设定它的参考有功功率为 15KW。VSG 的控制算法模拟了传统同步发电机的特性，让分布式电源具备更好的电网适应性和稳定性。

% 简单的 VSG 有功功率控制代码示例
omega_n = 2 * pi * 50;  % 额定角频率
P_ref = 15000;  % 参考有功功率 15KW
D = 0.1;  % 阻尼系数
K_p = 0.5;  % 比例系数

omega = omega_n;
P = 0;

while true
    % 模拟功率变化
    P = get_current_power();  % 假设这个函数获取当前实际功率
    omega_err = (P_ref - P) / D;
    omega = omega_n + K_p * omega_err;
    % 根据新的角频率控制 VSG 输出
    set_VSG_output(omega);
end

这段 Matlab 代码简单模拟了 VSG 根据参考有功功率和实际功率的差值来调整角频率，进而控制输出。