微电网硬件在环仿真方法技术

本申请提供了一种微电网硬件在环仿真方法

【技术实现步骤摘要】
微电网硬件在环仿真方法、装置、存储介质及计算机设备


[0001]本申请涉及电力系统
，尤其涉及一种微电网硬件在环仿真方法
、
装置
、
存储介质及计算机设备
。

技术介绍

[0002]微电网是一种新型的电力系统结构，可以在与主电网连接或断开的状态下运行
。
在通常情况下，除负载外，微电网一般包括多种分布式能源资源，例如光伏发电系统
、
风力发电系统
、
储能系统等，从而可提高电力系统的可靠性和灵活性，并可有效利用可再生能源
。
[0003]在微电网的实现中，由于
IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor
，绝缘栅双极型晶体管
)
具备高输入阻抗
、
高电流承受能力和快速开关特性，因此其被广泛应用在微电网中，例如可应用在各类发电系统的整流器和逆变器中，以及作为用于实现微电网和大电网之间解并列的开关
。
[0004]考虑到微电网的运行和控制面本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种微电网硬件在环仿真方法，其特征在于，所述方法包括：获取微电网的微电网仿真模型；其中，所述微电网包括多个
IGBT
元件，至少一个
IGBT
元件的元件仿真模型包括
IGBT
元件的电磁暂态模型，至少一个
IGBT
元件的元件仿真模型包括目标机器学习模型，所述目标机器学习模型的输入为
IGBT
元件的电数据，所述目标机器学习模型的输出为
IGBT
元件的瞬态波形；将所述微电网仿真模型加载至
FPGA
，以使所述
FPGA
运行所述微电网仿真模型并输出硬件在环仿真结果
。2.
根据权利要求1所述的微电网硬件在环仿真方法，其特征在于，所述目标机器学习模型的获取步骤，包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括
IGBT
在多个工作条件下的电数据和瞬态波形；采用所述训练数据集对预先设置的初始机器学习模型进行训练，并在训练完成后得到所述目标机器学习模型
。3.
根据权利要求2所述的微电网硬件在环仿真方法，其特征在于，所述获取训练数据集的步骤，包括：获取预先设置的多个所述工作条件；针对每个所述工作条件，基于所述电磁暂态模型获取
IGBT
元件在该工作条件下的电数据和瞬态波形；根据各个所述工作条件对应的电数据和各个所述工作条件对应的瞬态波形，得到所述训练数据集
。4.
根据权利要求1至3任一项所述的微电网硬件在环仿真方法，其特征在于，所述将所述微电网仿真模型加载至
FPGA
的步骤，包括：根据预设的模型分解规则，将所述微电网仿真模型分解为多个子模块；获取每个所述子模块对应的硬件资源需求和所述
FPGA
的硬件资源限制，并根据各个所述硬件资源需求和所述硬件资源限制，分别确定每个所述子模块对应的执行硬件资源；其中，每个所述子模块对应的执行硬件资源为所述
FPGA
中用于执行该子模块的硬件资源；分别将每个所述子模块加载至该子模块对应的执行硬件资源中
。5.
根据权利要求4所述的微电网硬件在环仿真方法，其特征在于，所述根据预设的模型分解规则，将所述微电网仿真模型分解...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭海平，郭琦，涂亮，卢远宏，郭天宇，张杰，胡斌江，洪泽祺，黄立滨，胡云，李书勇，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：