基于自整定预测转速控制器的异步化同步发电机微型水电站系统稳定性优化研究

本文推荐研究针对分布式发电(DG)并入电力系统(EPS)时面临的动态稳定性挑战，提出采用异步化同步发电机(ASG)结合自整定预测转速控制器的创新方案。研究通过建立含微型水电站的6 kV非牵引负荷电网仿真模型，验证该控制器在短/长期短路工况下可将ASG转速超调降低42.1%、频率超调减少28.6%，显著提升系统抗扰动能力，为铁路供电等敏感负荷场景提供关键技术支撑。

　　

随着可再生能源占比的快速提升，电力系统正面临前所未有的稳定性挑战。特别是在铁路供电等特殊场景中，非牵引负荷对电能质量有着严苛要求。传统同步发电机在应对电网扰动时存在动态响应慢、频率调节精度不足等问题，而分布式发电(DG)系统中广泛应用的异步化同步发电机(ASG)虽具备双馈电机(Doubly Fed Machine)的先天优势，但其控制系统仍需突破性改进。

针对这一技术瓶颈，来自国内高校的研究团队在《Renewable Energy》发表了创新性研究成果。该研究聚焦微型水电站场景，创造性地将自整定预测控制算法应用于ASG转速调节系统。通过建立包含2台1,000 kW ASG的6 kV电网仿真模型，团队系统评估了新型控制器在短路等极端工况下的性能表现。

研究采用三大关键技术方法：1) 构建含直流链路(DC link)的ASG-铁路电网耦合模型；2) 开发基于线性预测模型的PID控制器自整定算法；3) 设计短/长期远程短路双工况测试方案。通过对比传统控制器，在1.5秒短路工况下，新型方案使转速调节时间缩短33.3%，超调量下降42.1%；在长期短路断开后，转速暂态过程时间更缩短至原来的1/3.8。

【Description of the simulation model for the studied electrical network and the ASG control system】
研究团队建立了包含2台1,000 kW ASG的微型水电站模型，通过6 kV绕组接入牵引变压器。仿真系统特别设计了直流链路(DC link)连接方案以改善电能质量。控制系统的核心创新在于将预测模块嵌入传统PID架构，通过实时计算转速误差预测值实现参数自整定。

【Modeling results】
稳态测试显示：单台ASG可使6 kV母线电压谐波畸变率平均降低38%，双机并联时效果更显著。动态测试中，新型控制器在短路工况下展现出卓越性能：不仅大幅缩短调节时间，更将转速振荡阻尼度提升56%，频率阻尼度提高52%。长期短路断开后的电压跌落也得到明显改善。

【Conclusions】
该研究证实：1) 自整定预测算法能有效适应ASG的非线性特性；2) 直流链路设计可显著改善谐波问题；3) 在相同短路容量下，新型方案使系统稳定性指标全面提升。这些发现为分布式电源并网控制提供了新思路，特别适用于对供电连续性要求苛刻的铁路等重要负荷场景。

研究团队特别指出，相比传统PID控制器需要依赖复杂的遗传算法调参，其提出的线性预测模型仅需当前和前一刻的转速数据即可实现精准控制，在工程应用上具有显著优势。这项成果不仅为微型水电站的稳定运行提供技术保障，其控制策略同样可推广至风电等其它可再生能源领域，具有广阔的应用前景。