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基于Andronov-Hopf振荡器的逆变器暂态稳定性分析与控制策略增强
Transient Stability Analysis and Enhanced Control Strategy for Andronov-Hopf Oscillator Based Inverters
Li Li · Huihui Song · Shitao Wang · Meng Liu 等6人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2024年12月
基于安德罗诺夫 - 霍普夫（Andronov - Hopf）的虚拟振荡器控制（AHO）是一种新型的非线性构网型（GFM）控制策略，与下垂控制和虚拟同步发电机控制相比，具有更好的动态性能。然而，电网电压跌落会影响AHO逆变器与电网之间的同步。在极端情况下，系统可能没有稳定运行点，从而导致暂态稳定性问题。本文建立了考虑逆变器电压特性的动态功角模型。随后，分析了在电流无约束运行情况下AHO参数对暂态稳定性的影响，并讨论了电流限幅策略的作用。在此基础上，从优化电压特性和补偿功率设定值（OVCP）的角度，...
解读: 从阳光电源构网型逆变器技术演进角度看，该论文提出的Andronov-Hopf虚拟振荡器控制策略代表了新一代非线性并网控制技术方向，对我司光伏逆变器和储能系统的技术升级具有重要参考价值。 在业务应用层面，AHO控制相比传统下垂控制和虚拟同步机具有更优的动态性能，这直接契合我司大型地面电站和工商业储能...
一种近似哈密顿神经网络增强的多机电力系统励磁控制
A Nearly Hamiltonian Neural Network-Enhanced Multi-Machine Power System Excitation Control
Youbo Liu · Xuexin Wang · Gao Qiu · Zhiyuan Tang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
广义哈密顿系统理论（GHST）是高维非线性电力系统励磁控制的有力工具，但由于实际高阶系统解析不可行以及子模块不完整，该理论依赖降阶动态，从而导致控制误差。为解决这一问题，本文提出了一种基于近哈密顿神经网络（NHNN）的非线性励磁控制方法。该方法从测量数据中学习每台发电机的结构化哈密顿量，减轻了因降阶引起的哈密顿量实现误差。然后，通过组合这些哈密顿量，提出了一种保持系统响应的全局能量函数，用于稳定控制。在双机系统上的仿真结果表明，与广义哈密顿系统理论和PID控制方法相比，该方法提高了系统稳定性，平...
解读: 该近似哈密顿神经网络控制技术对阳光电源构网型储能系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统并网场景中，传统哈密顿励磁控制虽能保证能量结构稳定性，但对参数摄动敏感。该研究提出的深度学习补偿方案可直接应用于ST系列储能变流器的GFM控制策略：通过神经网络实时补偿电网阻抗变化、负载扰动等不确...