Cyber-physical systems such as microgrids consist of interconnected components, localized power systems, and distributed energy resources with clearly defined electrical boundaries. They can function independently but can also work in tandem with the main grid. Power system converters and their control loops play an essential role in stabilizing grids and interfacing a microgrid with the main grid. The optimal selection of microgrid components for installation is expensive. Simulation of microgrids provides a cost-effective solution. However, when studying the electromagnetic transient response, their simulation is slow. Furthermore, software packages facilitating electromagnetic transient response may be prohibitively expensive. This paper presents a faster method for simulating the electromagnetic transient response of microgrid components using SystemC-AMS. We present a use case of a photovoltaic grid-following inverter with a phase-locked loop to track reference active and reactive power. Our results demonstrate that the simulation performed using SystemC-AMS is roughly three times faster than the benchmark simulation conducted using Simulink. Our implementation of a photovoltaic grid-following inverter equipped with a phase-locked loop for monitoring reference active and reactive power reveals that the simulation executed using SystemC-AMS is approximately three times faster than the benchmark simulation carried out using Simulink. Our implementation adopts a model-based design and produces a library of components that can be used to construct increasingly complex grid architectures. Additionally, the C-based nature allows for the integration of external libraries for added real-time capability and optimization functionality. We also present a use case for real-time simulation using a DC microgrid with a constant resistive load.


翻译:微电网等网络物理系统由互连组件、本地化电力系统以及具有明确定义电气边界的分布式能源资源构成。它们既可以独立运行,也能与主电网协同工作。电力系统变流器及其控制回路在稳定电网以及实现微电网与主电网互联方面发挥着至关重要的作用。微电网组件的优化选型安装成本高昂,而仿真技术为此提供了经济高效的解决方案。然而,在研究电磁暂态响应时,现有仿真方法速度较慢,且支持电磁暂态响应的软件包可能价格昂贵。本文提出了一种基于SystemC-AMS的微电网组件电磁暂态响应快速仿真方法。我们以配备锁相环的光伏并网逆变器为例,展示其跟踪参考有功功率和无功功率的应用场景。结果表明,采用SystemC-AMS执行的仿真速度比基于Simulink的基准仿真快约三倍。我们采用基于模型的设计方法,构建了可用于搭建日益复杂电网架构的组件库。此外,基于C语言的特性允许集成外部库以增强实时能力与优化功能。我们还通过带恒定阻性负载的直流微电网案例,展示了实时仿真的应用场景。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:12
美海军“超配项目”
专知会员服务
1+阅读 · 今天2:13
《美陆军条例:陆军指挥政策(2026版)》
专知会员服务
10+阅读 · 4月21日
《军用自主人工智能系统的治理与安全》
专知会员服务
7+阅读 · 4月21日
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
10+阅读 · 4月20日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员