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微电网中虚拟同步机的自适应模糊神经网络功率解耦策略
Adaptive Fuzzy-Neural-Network Power Decoupling Strategy for Virtual Synchronous Generator in Micro-Grid
| 作者 | Yu Wang · Rong-Jong Wai |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2022年4月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 虚拟同步机VSG 微电网 构网型GFM PWM控制 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 虚拟同步发电机 微电网 功率解耦 自适应模糊神经网络 全局滑模控制 功率耦合 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种用于微电网虚拟同步机（VSG）控制的在线训练自适应模糊神经网络功率解耦（AFNNPD）策略。文章分析了微电网中VSG的功率耦合机制，推导了功率解耦方法的系统动力学模型，并设计了全滑模控制（TSMC）以提升系统动态性能。
English Abstract
This article proposes an online-trained adaptive fuzzy-neural-network power decoupling (AFNNPD) strategy for a virtual synchronous generator (VSG) control in a micro-grid (MG). First, the mechanism of the power coupling for the VSG control in an MG is analyzed, and the system dynamic model for the proposed power decoupling method is derived. Then, a total sliding-mode control (TSMC) is designed fo...
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SunView 深度解读
该研究针对构网型（Grid-Forming）技术中的功率耦合问题，提出了基于智能算法的解耦控制策略，这对阳光电源的PowerTitan系列储能系统及组串式逆变器在弱电网或微电网场景下的应用具有重要参考价值。随着光储系统向构网型控制演进，VSG的动态响应与稳定性至关重要。建议研发团队关注该自适应控制策略在iSolarCloud平台下的参数自整定潜力，以提升产品在复杂电网环境下的电压与频率支撑能力，进一步优化储能变流器（PCS）的并网性能。