直流固态变压器控制策略仿真解决方案

 

直流固态变压器(DCSST)是直流微电网的核心设备,其控制性能直接决定系统的稳定性、高效性与可靠性。但在实际应用中,其面临稳态环流、大扰动下稳定性不足及复杂负载建模困难等技术痛点。依托EasyGo半实物仿真平台,可实现DCSST控制策略建模、部署、硬件在环测试的全流程覆盖,有效提升控制策略的可靠性与适配性,降低开发成本和测试风险,为DCSST的工程化应用及直流微电网的规模化推广提供技术支撑。

 
直流固态变压器(DCSST)
 
 

随着新型电力系统的快速发展,直流微电网作为构建低碳能源体系的关键组成部分,日益受到广泛关注。直流固态变压器(DC Solid State Transformer,DCSST)作为直流微电网的核心设备,承担着电压变换、电气隔离和能量管理的重要职责,其控制性能直接影响到系统的稳定性、高效性和可靠性。

然而,DCSST 在实际应用中面临多重挑战:稳态工作点小扰动下的环流和二次谐波电流问题、大扰动场景下的稳定性问题,以及复杂非线性负载下难以精确建模的控制难题。

因此,开发一套高效、可靠的 DCSST 控制策略仿真解决方案,对推动直流微电网规模化应用具有重要意义。

EasyGo半实物仿真解决方案
 

针对 DCSST 的复杂运行需求,我们基于 EasyGo 半实物仿真平台,提出了一套集成化解决方案。该平台具备高实时性和模块化扩展能力,可全方位覆盖DCSST控制策略的建模、验证、调优全流程,有效解决传统仿真与实物测试脱节、开发周期长、测试成本高的问题。

在硬件层面,EasyGo 平台采用高性能处理器和灵活接口,可无缝连接实际控制器与虚拟模型,进行硬件在环测试;在软件层面,平台提供可视化工具链,允许用户动态调整参数,实时观察系统响应。

同时,平台提供 Matlab Simulink 的建模环境,允许用户模拟不同数量的 DAB 模块级联结构,灵活验证 DCSST 在可变拓扑下的性能。通过平台的可视化界面,用户可实时监控电压、电流波形,并进行参数调优,大幅缩短开发周期。

具体步骤:

步骤1:在 Simulink 中建立 DCSST 的模型;

步骤2:通过 EasyGo 平台的 EasyGo DeskSim软件,将模型部署到仿真设备中;

步骤3:配置硬件接口,连接实际 DSP 控制器,实现控制算法的硬件在环测试。

对于DCSST控制策略的验证,EasyGo平台可实现:

模拟 DCSST 在不同扰动下的运行状态,如负载跃变、参数变化等。

实时测试控制算法的响应速度、稳定性和效率。

降低实物测试成本和风险,加速产品迭代。

应用展示
 

本篇章,我们基于 EasyGo 实时仿真平台,采用 EGBox 仿真设备开展 DCSST 控制策略的硬件在环(HIL)测试,通过离线仿真与实时仿真的对比分析,充分验证 EasyGo仿真方案的可行性和控制性能。

 
仿真模型

 

 

 

仿真基于由15个 DAB 模块组成的 DCSST 系统,输入侧额定电压为2000V,输出侧额定电压为500V,具体拓扑如图所示。

直流固态变压器控制策略仿真解决方案_03.jpg

其中,DAB级联模块为 EasyGo 平台的定制模块,可以自定义设置级联数量与相关参数。控制开关频率50kHz。本次仿真重点聚焦于 DCSST 的输出电压闭环控制,通过调节 DAB 模块的移相比,实现输出电压的稳定控制,抑制环流和谐波干扰。

 
离线仿真

 

 

 

离线仿真重点验证输出电压闭环调试的基本性能。在仿真中,设置输出电压参考值为500V,0.8秒时,负载在50Ω至80Ω间跃变。

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采用简单PI控制策略,仿真波形显示输出电压能快速跟踪参考值,调节时间约为100ms,超调量小于10V,无明显振荡,动态响应性能良好。

 
实时仿真

 

 

 

载入实时仿真模型后,EasyGo DeskSim 软件会自动解析该模型,用户只需要对IP地址进行配置,并配置交互界面即可。

通过自定义交互界面,将使能按钮和负载突变按钮调出来,设定目标电压为500V。启动使能后,输出电压快速上升并稳定在500V;接着再开启负载突变工况,电压经过短暂波动,回归500V,输出电压波形如图所示。

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通过对比离线仿真与实时仿真的输出结果,可以看到整体仿真效果基本一致,充分验证了EasyGo解决方案的实时性和可靠性,表明控制策略能够适应实际运行中的动态扰动场景。

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EasyGo半实物仿真平台为 DCSST 控制策略提供了高效、可靠的仿真验证路径,有效解决了其运行中的核心技术难题。其通过多模型融合与智能控制的协同,实现了高效、稳定、自适应的系统性能,降低了工程应用成本与风险,为直流微电网的稳定运行提供有力支撑。后续将持续优化方案,拓展应用场景,助力电力电子技术升级与能源转型落地。

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2026年3月4日 18:00
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