使用可变结构模糊 PID 控制器的面向可再生能源微电网频率支撑的弹性虚拟惯性策略

为何保持电网频率稳定变得更困难

随着越来越多的家庭和企业转向太阳能和风能而非大型旋转发电机组，保持电网频率稳定变得更加困难。在称为微电网的小型局部电网中，这一问题尤为严重：当云层遮挡太阳能电池板或风速突变时，系统可能出现摆动，增加设备损坏甚至停电的风险。本文探讨了一种新的智能控制方法，帮助这类以可再生能源为主的微电网在不放弃清洁能源优势的情况下表现得更像那些围绕重型机械构建的、原本更稳定的电网。

小电网如何失去天然缓冲

传统电力系统依赖火力和水力发电厂中的大型旋转机械。它们的旋转质量就像机械飞轮，自动平滑供需之间的突发不匹配，使电网频率保持接近目标值。在以太阳能电池板和通过电力电子接口并网的风力发电为主的现代微电网中，这种天然缓冲几乎消失。因此，即使是适度的负荷或天气变化，也会引发剧烈且持续的频率波动，给电器造成压力，干扰保护系统，并增加停电风险。

用智能储能模拟大型机械

为替代旋转机械失去的稳定作用，工程师提出了“虚拟惯性”方案。不是依赖物理转动质量，而是通过对电池或其它能量存储装置进行控制，在频率开始偏离时短时间注入或吸收功率，模拟传统发电机的响应。在本文研究的微电网中，小型热电机组、太阳能、风能与储能单元混合为居民与工业用户供电。热电机组仍参与频率调节，但以储能为基础的虚拟惯性被作为额外的支撑层，设计用于快速应对负荷或可再生出力的突变。

让控制器学会即刻自适应

早期的虚拟惯性方案通常使用简单的固定规则控制器，仅在狭窄的运行工况下表现良好。作者提出了一种更灵活的方法，称为可变结构模糊 PID 控制器。简单来说，该控制器监测电网频率偏差及其变化速率，然后决定储能应以多大力度向电网注入或抽取功率。与标准控制器不同，其内部决策规则不是固定不变的：这些规则会实时调整，借助模糊逻辑平滑地处理不确定性和非线性。这一控制器的众多调节参数通过一种受群体行为启发的搜索方法自动优化——粒子群优化，使整体响应尽可能迅速、稳定且平缓。

在严苛考验中检验新型控制器

研究人员在一个详尽的孤岛微电网计算机模型中对其控制器进行了广泛的压力测试。他们模拟了负荷阶跃变化、随机的居民与工业负荷模式、快速的风光出力波动、可再生单元的突发接入与断开，乃至电网有效惯性的大幅降低。在每种情况下，他们将可变结构模糊控制器与传统的比例—积分—微分（PID）控制器以及不改变结构的标准模糊控制器进行了比较。新设计在各类情形中均表现出更小的频率跌落与峰值，并能更快将系统恢复至正常状态，即便在负荷与可再生出力同时变化的最坏工况下亦然。

对未来清洁电力的意义

对非专业读者而言，核心信息是：智能软件可以帮助以可再生能源为主的本地微电网达到与围绕大型旋转机械构建的传统电网相近的稳定性。通过用自适应模糊控制器驱动能量存储，微电网获得了一种“人工重量”，在突发冲击时使其更加平稳。研究表明，与最佳传统方法相比，该方法可将频率波动的幅度和持续时间最多减少约 60%。随着越来越多社区采用以风能和太阳能为主的微电网，这类智能虚拟惯性方案可能在确保供电、保护设备并使向清洁能源的过渡更加可靠方面发挥关键作用。

引用: Abdelghany, M.A., Magdy, G., Ghany, A.M.A. et al. Resilient virtual inertia strategy for frequency support of renewable-based microgrids using a variable structure fuzzy PID controller. Sci Rep 16, 10989 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43661-y

关键词: 微电网稳定性, 虚拟惯性, 可再生能源控制, 模糊 PID 控制器, 能量存储