CN110210106B - 基于fpga的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法 - Google Patents

基于fpga的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110210106B
CN110210106B CN201910453325.8A CN201910453325A CN110210106B CN 110210106 B CN110210106 B CN 110210106B CN 201910453325 A CN201910453325 A CN 201910453325A CN 110210106 B CN110210106 B CN 110210106B
Authority
CN
China
Prior art keywords
simulation
subsystem
real
time
ram
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910453325.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110210106A (zh
Inventor
王成山
付浩
李鹏
王智颖
富晓鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tianjin University
Original Assignee
Tianjin University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin University filed Critical Tianjin University
Priority to CN201910453325.8A priority Critical patent/CN110210106B/zh
Publication of CN110210106A publication Critical patent/CN110210106A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110210106B publication Critical patent/CN110210106B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明的一种基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法，基于风电场的拓扑结构和FPGA的硬件资源，将风电场划分为多个子***，根据风电场的拓扑连接关系与FPGA的硬件资源，通过***分割、并行求解以降低解算规模，并将分割后各子***的计算任务以模块级流水线的形式进行求解，充分发挥了模块级流水线仿真求解的优势，在保证求解实时性的同时，有效地提升了基于FPGA的风电场实时仿真器的仿真能力，保证了仿真实时性。特别是针对更大规模风电场的实时仿真，通过采用模块级流水线的求解架构，可在满足实时仿真精度的前提下，有效节省实时仿真器的硬件仿真资源，为实现基于FPGA的更大规模风电场实时仿真奠定了基础。

Description

基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法
技术领域
本发明涉及一种仿真器模块级流水线设计方法。特别是涉及一种基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法。
背景技术
近年来，风力发电在电力***中的渗透率日益增高。然而由于风机在运行过程中受风速和湍流强度等不确定因素影响，风电场的接入对电力***的运行灵活性和安全稳定性带来了一定冲击。由于风电场往往位于距离负荷中心较远的电网边缘地区，风能的波动会引起风电机组吸收大量无功，导致电网出现电压稳定问题；同时风电场在经长距离串联补偿线路并入大电网时，可能会自激或互激引发谐振，进而引起诸如感应发电机效应和次同步控制相互作用等严重的次同步振荡现象，威胁电力***的安全稳定运行。此外，风电场中除包含有大量风力发电机等一次设备外，还包括各种电力电子控制器等二次设备，导致其动态特性相较于以往更加复杂。因此必须借助有效的仿真方法与工具来经济、高效、准确地研究风电场的运行特性，尤其是在风速变化、短路故障和并网等场景下的动态特征。
风电场实时仿真通过对风机及其各种相关控制装置建立详细的数学模型，并在微秒级的仿真步长下对风电场模型进行快速求解，能够最细致全面地模拟出风电场在各种扰动下的复杂动静态特性。更重要的是，风电场实时仿真具备硬件在环的能力，通过将实时仿真器与风电场中的实际物理设备相连，能够对各种保护装置、电力电子控制设备、通讯装置等进行在线测试，有效降低研发及试验成本，避免待测设备对实际风电场的影响。
然而，风电场日益庞大的仿真规模和种类多样的电力电子设备对实时仿真器的仿真精度、计算速度、硬件资源提出了严峻的挑战。在风电场中，换流器等高频电力电子设备的存在会带来数值震荡等一系列问题，对该类元件的精确仿真通常需要非常小的仿真步长；另外，风电场中各种风机控制设备的数学模型具有很强的非线性，对于非线性***的处理使得风电场的仿真求解规模更加庞大，同时也意味着需要更长的计算时间。这种仿真步长与求解规模之间的矛盾给风电场仿真的实时性带来了极大的考验，也为实时仿真器的硬件资源带来了严重的负担。
基于常规CPU处理器或DSP等串行硬件的实时仿真器囿于处理速度和物理结构的限制，在较小的仿真步长下实现风电场实时仿真计算的能力较为有限，而基于FPGA的计算求解为风电场的实时仿真提供了一种新的思路。FPGA是专用集成电路领域的一种半定制电路，具有完全可配置的固有硬件并行结构，其逻辑资源可配置为并行处理单元并实现多层级高度并行计算；同时，FPGA上具有大量嵌入式存储块，可配置为大量分布式ROM或RAM；此外，FPGA还拥有丰富的传输速度极快的内部连线，不会引入过大的通讯延迟；更为重要的是，FPGA允许使用流水线技术，针对风电场实时仿真中可分为若干步骤且单流向处理数据的计算流程，流水线技术通过延伸重叠方式，使指令解释过程进一步细化，在提高程序处理单元利用率的同时，加快指令执行速度，大大增强了基于FPGA的风电场实时仿真器的数据处理能力；FPGA的这些硬件结构特征为风电场实时仿真器的高效精确求解奠定了坚实的基础。
根据风电场的拓扑连接关系与FPGA的硬件资源，通过***分割、并行求解以降低解算规模，并将分割后各子***的计算任务以模块级流水线的形式进行求解，是提升实时仿真器计算速度、保证仿真实时性的有效手段。特别是针对更大规模风电场的实时仿真，通过采用模块级流水线的求解架构，可在满足实时仿真精度的前提下，有效节省实时仿真器的硬件仿真资源。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供一种在保证仿真实时性的同时，能够有效提升仿真能力的基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法。
本发明所采用的技术方案是：一种基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法，包括如下步骤：
1)在基于FPGA的风电场实时仿真器的上位机中，将待仿真的风电场依据拓扑连接关系和FPGA的计算资源划分为N个子***，其中N＞1且为正整数，设定实时仿真步长Δt，读取各子***中电气元件的基本参数形成电气部分的节点电导矩阵，读取各子***中风机模型的控制参数形成控制部分的计算矩阵，将各子***的节点电导矩阵、控制部分计算矩阵以及各子***中风机的启动转矩和风速两个运行参数信息下载至风电场实时仿真器的FPGA资源中；
2)每个子***的求解过程包括计算所有电气元件的历史项电流源、形成子***历史项电流源列向量、计算子***的节点电压列向量以及更新支路电压与支路电流四个阶段，第i个子***完成第j个阶段的计算时间为Δsi，j，i＝1，2，...，N，j＝1，2，3，4，设定仿真时段Δτ＝max(Δsi，j)，max表示取最大值，每个仿真步长Δt共划分为
Figure BDA0002075819250000021
个仿真时段，
Figure BDA0002075819250000022
表示向下取整；
3)初始化风电场实时仿真器，在仿真时刻为t＝0时启动仿真；
4)仿真时间向前推进一个步长，t＝t+Δt；
5)在t至t+Δτ的仿真时段内，实时仿真器自动更新仿真时段信息，从随机存取存储器RAMp，1中读取第一个子***的计算参数data1，1，求解第一个子***中所有电气元件的历史项电流源，并将第一个子***在该仿真时段的计算结果写入随机存取存储器RAMq，1中；
6)在t+Δτ至t+2Δτ的仿真时段内，实时仿真器自动更新仿真时段信息，从随机存取存储器RAMp，2中读取第一个子***的计算参数data1，2，形成第一个子***的历史项电流源列向量，并将结果写入随机存取存储器RAMq，2中；同时从随机存取存储器RAMp，1中读取第二个子***的计算参数data2，1，求解第二个子***中所有电气元件的历史项电流源，并将计算结果写入随机存取存储器RAMq，1中；
7)在t+2Δτ至t+3Δτ的仿真时段内，实时仿真器自动更新仿真时段信息，从随机存取存储器RAMp，3中读取第一个子***的计算参数data1，3，求解第一个子***的节点电压列向量，并将求解结果写入随机存取存储器RAMq，3中；同时从随机存取存储器RAMp，2中读取第二个子***的计算参数data2，2，形成第二个子***的历史项电流源列向量，并将结果写入随机存取存储器RAMq，2中；同时从随机存取存储器RAMp，1中读取第三个子***的计算参数data3，1，求解第三个子***中所有电气元件的历史项电流源，并将求解结果写入随机存取存储器RAMq，1中；
8)在t+(n-1)Δτ至t+nΔτ的仿真时段内，
Figure BDA0002075819250000031
实时仿真器自动更新仿真时段信息，从随机存取存储器RAMp，4中读取第n-3个子***的计算参数datan-3，4，更新第n-3个子***的支路电压与支路电流，将更新结果写入随机存取存储器RAMq，4中；同时从随机存取存储器RAMp，3中读取第n-2个子***的计算参数datan-2，3，求解第n-2个子***的节点电压列向量，并将计算结果写入随机存取存储器RAMq，3中；同时从随机存取存储器RAMp，2中读取第n-1个子***的计算参数datan-12，形成第n-1个子***的历史项电流源列向量，并将结果写入随机存取存储器RAMq，2中；同时从随机存取存储器RAMp，1中读取第n个子***的计算参数datan，1，计算第n个子***中所有电气元件的历史项电流源，并将计算结果写入随机存取存储器RAMq，1中，直至最后一个子***N完成第四求解阶段的计算并输出仿真结束信号end_cal_sig；
9)判断物理时间是否达到仿真时间t，如达到仿真时间t，则进入下一步骤，否则实时仿真器待机至仿真时间t后，进入下一步骤；
10)判断仿真时刻是否推进到仿真终了时刻T，如已推进到仿真终了时刻T，则仿真结束，否则返回步骤4)。
步骤5)中所述的自动更新仿真时段信息，是实时仿真器在第k个仿真时段生成新的存储器读写起始地址addr_inik＝0，
Figure BDA0002075819250000032
并对前k-1个存储器读写起始地址addr_iniall均自动叠加相同的地址间隔addr_intrvl，l＝1，2，...，k-1。
所述的实时仿真器中对每个仿真步长Δt内不同仿真时段的控制调度，是利用有限状态机实现的。
所述的实时仿真器从随机存取存储器RAMp，j中读取第i个子***、第i+1个子***、第i+2个子***和第i+3个子***这四个子***的计算参数，是利用依次相差地址间隔addr_intrvl的四个写起始地址生成四个写地址，并将所述四个子***的节点电导矩阵、电气元件基本计算参数和风机控制参数信息写入随机存取存储器RAMp，j中，在实时仿真器的第k个仿真时段，自动更新依次相差地址间隔addr_intrvl的读起始地址addr_inialk、addr_inialk-1、addr_inialk-2和addr_inialk-3，生成所述四个子***的读地址，准确读取所述四个子***在不同求解阶段的仿真计算参数。
本发明的一种基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计，基于风电场的拓扑结构和FPGA的硬件资源，将风电场划分为多个子***，根据风电场的拓扑连接关系与FPGA的硬件资源，通过***分割、并行求解以降低解算规模，并将分割后各子***的计算任务以模块级流水线的形式进行求解，充分发挥了模块级流水线仿真求解的优势，在保证求解实时性的同时，有效地提升了基于FPGA的风电场实时仿真器的仿真能力，保证了仿真实时性。特别是针对更大规模风电场的实时仿真，通过采用模块级流水线的求解架构，可在满足实时仿真精度的前提下，有效节省实时仿真器的硬件仿真资源，为实现基于FPGA的更大规模风电场实时仿真奠定了基础。
附图说明
图1是本发明的基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法的流程图；
图2是实时仿真器模块级流水线求解的时空图；
图3是等值为四个永磁直驱风力发电机的风电场测试算例；
图4是等值永磁直驱风力发电机1的A相输出电压仿真结果对比图；
图5是等值永磁直驱风力发电机2的A相输出电压仿真结果对比图；
图6是等值永磁直驱风力发电机1和3的A相输出电压仿真结果对比图；
图7是等值永磁直驱风力发电机2和4的A相输出电压仿真结果对比图；
图8是等值永磁直驱风力发电机1的A相输出电流仿真结果对比图；
图9是等值永磁直驱风力发电机1的换流器并联电容端电压仿真结果对比图；
图10是风电场公共接入点的A相电压仿真结果对比图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明的基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法做出详细说明。
本发明的基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法，属于电力***仿真领域，特别适用于风电场实时仿真领域。
如图1、图2所示，本发明的基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法，包括如下步骤：
1)在基于FPGA的风电场实时仿真器的上位机中，将待仿真的风电场依据拓扑连接关系和FPGA的计算资源划分为N个子***，其中N＞1且为正整数，设定实时仿真步长Δt，读取各子***中电气元件的基本参数形成电气部分的节点电导矩阵，读取各子***中风机模型的控制参数形成控制部分的计算矩阵，将各子***的节点电导矩阵、控制部分计算矩阵以及各子***中风机的启动转矩和风速两个运行参数信息下载至风电场实时仿真器的FPGA资源中；
2)每个子***的求解过程包括计算所有电气元件的历史项电流源、形成子***历史项电流源列向量、计算子***的节点电压列向量以及更新支路电压与支路电流四个阶段，第i个子***完成第j个阶段的计算时间为Δsi，j，i＝1，2，...，N，j＝1，2，3，4，设定仿真时段Δτ＝max(Δsi，j)，max表示取最大值，每个仿真步长Δt共划分为
Figure BDA0002075819250000041
个仿真时段，
Figure BDA0002075819250000043
表示向下取整；
3)初始化风电场实时仿真器，在仿真时刻为t＝0时启动仿真；
4)仿真时间向前推进一个步长，t＝t+Δt；
5)在t至t+Δτ的仿真时段内，实时仿真器自动更新仿真时段信息，从随机存取存储器RAMp，1中读取第一个子***的计算参数data1，1，求解第一个子***中所有电气元件的历史项电流源，并将第一个子***在该仿真时段的计算结果写入随机存取存储器RAMq，1中；
所述的自动更新仿真时段信息，是实时仿真器在第k个仿真时段生成新的存储器读写起始地址addr_inik＝0，
Figure BDA0002075819250000042
并对前k-1个存储器读写起始地址addr_iniall均自动叠加相同的地址间隔addr_intrvl，l＝1，2，...，k-1。
6)在t+Δτ至t+2Δτ的仿真时段内，实时仿真器自动更新仿真时段信息，从随机存取存储器RAMp，2中读取第一个子***的计算参数data1，2，形成第一个子***的历史项电流源列向量，并将结果写入随机存取存储器RAMq，2中；同时从随机存取存储器RAMp，1中读取第二个子***的计算参数data2，1，求解第二个子***中所有电气元件的历史项电流源，并将计算结果写入随机存取存储器RAMq，1中；
7)在t+2Δτ至t+3Δτ的仿真时段内，实时仿真器自动更新仿真时段信息，从随机存取存储器RAMp，3中读取第一个子***的计算参数data1，3，求解第一个子***的节点电压列向量，并将求解结果写入随机存取存储器RAMq，3中；同时从随机存取存储器RAMp，2中读取第二个子***的计算参数data2，2，形成第二个子***的历史项电流源列向量，并将结果写入随机存取存储器RAMq，2中；同时从随机存取存储器RAMp，1中读取第三个子***的计算参数data3，1，求解第三个子***中所有电气元件的历史项电流源，并将求解结果写入随机存取存储器RAMq，1中；
8)在t+(n-1)Δτ至t+nΔτ的仿真时段内，
Figure BDA0002075819250000051
实时仿真器自动更新仿真时段信息，从随机存取存储器RAMp，4中读取第n-3个子***的计算参数datan-3，4，更新第n-3个子***的支路电压与支路电流，将更新结果写入随机存取存储器RAMg，4中；同时从随机存取存储器RAMp，3中读取第n-2个子***的计算参数datan-2，3，求解第n-2个子***的节点电压列向量，并将计算结果写入随机存取存储器RAMq，3中；同时从随机存取存储器RAMp，2中读取第n-1个子***的计算参数datan-12，形成第n-1个子***的历史项电流源列向量，并将结果写入随机存取存储器RAMq，2中；同时从随机存取存储器RAMp，1中读取第n个子***的计算参数datan，1，计算第n个子***中所有电气元件的历史项电流源，并将计算结果写入随机存取存储器RAMq，1中，直至最后一个子***N完成第四求解阶段的计算并输出仿真结束信号end_cal_sig；
9)判断物理时间是否达到仿真时间t，如达到仿真时间t，则进入下一步骤，否则实时仿真器待机至仿真时间t后，进入下一步骤；
10)判断仿真时刻是否推进到仿真终了时刻T，如已推进到仿真终了时刻T，则仿真结束，否则返回步骤4)。
本发明中，所述的实时仿真器中对每个仿真步长Δt内不同仿真时段的控制调度，是利用有限状态机实现的。
本发明中，所述的实时仿真器从随机存取存储器RAMp，j中读取第i个子***、第i+1个子***、第i+2个子***和第i+3个子***这四个子***的计算参数，是利用依次相差地址间隔addr_intrvl的四个写起始地址生成四个写地址，并将所述四个子***的节点电导矩阵、电气元件基本计算参数和风机控制参数信息写入随机存取存储器RAMp，j中，在实时仿真器的第k个仿真时段，自动更新依次相差地址间隔addr_intrvl的读起始地址addr_inialk、addr_inialk-1、addr_inialk-2和addr_inialk-3，生成所述四个子***的读地址，准确读取所述四个子***在不同求解阶段的仿真计算参数。
下面给出具体实例：
本发明实施例中基于FPGA的实时仿真器采用Intel公司的Stratix V系列FPGA5SGSMD5K2F40C2N及其配套官方开发板对等值为四个永磁直驱风力发电机的风电场进行实时仿真。整个实时仿真器通过125MHz的时钟驱动。
实施例为等值成四个永磁直驱风力发电机的风电场，如图3所示，将接在风电场公共接入点处的永磁直驱风力发电机进行等值建模，等效为四台等值机，公共接入点经主变压器升压后与主线路相连进而并网，主变压器的变比为34.5/115kV。在每个等值风力发电单元中，永磁直驱风力发电机采用受控电流源等效电路模拟，通过背靠背式全控型IGBT三相换流器与滤波器电路相连，实现能量的双向流动，并联电容器的电容值为5500μF，换流器的载波频率设为5000Hz，滤波器输出线电压有效值为575V，经三相变压器升压至34.5kV后，通过三相线路接入公共接入点，公共接入点线电压有效值为34.5kV，三相变压器的额定容量为2MVA。机侧换流器控制策略采用d轴-最大转矩/电流比控制，q轴-最小定子电流方式，实现最大功率点跟踪控制；网侧换流器采用Vdc-Q控制，保证与电网交互无功功率的同时，维持电容直流电压恒定，其中并联电容端电压Vdc的参考值设为1500V，无功功率参考值设为0Var。
四台等值永磁直驱风力发电机的结构相同，整个测试算例的电气部分被物理解耦为5个子***，分别是四台等值机和配电网子***。实时仿真器的全局统一仿真步长设置为3μs，每个仿真时段设定为0.375μs，此时每个仿真步长共有8个仿真时段。等值机一和三的启动转矩设定为2100N·m，等值机二和四的启动转矩设定为2000N·m。仿真场景设置为2s时等值机一和三的风速从12m/s降低到10m/s，等值机二和四的风速从12.3m/s降低到10.3m/s。
基于FPGA的实时仿真器与商业软件PSCAD/EMTDC的仿真结果对比如图4～图10所示，PSCAD/EMTDC也采用3μs仿真步长。从附图中可以看出，PSCAD/EMTDC求解出的仿真结果与FPGA的稳态和暂态仿真结果基本一致，充分验证了本发明提出的一种基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计的正确性与有效性。

Claims (4)

1.一种基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)在基于FPGA的风电场实时仿真器的上位机中，将待仿真的风电场依据拓扑连接关系和FPGA的计算资源划分为N个子***，其中N＞1且为正整数，设定实时仿真步长Δt，读取各子***中电气元件的基本参数形成电气部分的节点电导矩阵，读取各子***中风机模型的控制参数形成控制部分的计算矩阵，将各子***的节点电导矩阵、控制部分计算矩阵以及各子***中风机的启动转矩和风速两个运行参数信息下载至风电场实时仿真器的FPGA资源中；
2)每个子***的求解过程包括计算所有电气元件的历史项电流源、形成子***历史项电流源列向量、计算子***的节点电压列向量以及更新支路电压与支路电流四个阶段，第i个子***完成第j个阶段的计算时间为Δsi，j，i＝1，2，...，N，j＝1，2，3，4，设定仿真时段Δτ＝max(Δsi，j)，max表示取最大值，每个仿真步长Δt共划分为
Figure FDA0002075819240000011
个仿真时段，
Figure FDA0002075819240000013
表示向下取整；
3)初始化风电场实时仿真器，在仿真时刻为t＝0时启动仿真；
4)仿真时间向前推进一个步长，t＝t+Δt；
5)在t至t+Δτ的仿真时段内，实时仿真器自动更新仿真时段信息，从随机存取存储器RAMp，1中读取第一个子***的计算参数data1，1，求解第一个子***中所有电气元件的历史项电流源，并将第一个子***在该仿真时段的计算结果写入随机存取存储器RAMq，1中；
6)在t+Δτ至t+2Δτ的仿真时段内，实时仿真器自动更新仿真时段信息，从随机存取存储器RAMp，2中读取第一个子***的计算参数data1，2，形成第一个子***的历史项电流源列向量，并将结果写入随机存取存储器RAMq，2中；同时从随机存取存储器RAMp，1中读取第二个子***的计算参数data2，1，求解第二个子***中所有电气元件的历史项电流源，并将计算结果写入随机存取存储器RAMq，1中；
7)在t+2Δτ至t+3Δτ的仿真时段内，实时仿真器自动更新仿真时段信息，从随机存取存储器RAMp，3中读取第一个子***的计算参数data1，3，求解第一个子***的节点电压列向量，并将求解结果写入随机存取存储器RAMq，3中；同时从随机存取存储器RAMp，2中读取第二个子***的计算参数data2，2，形成第二个子***的历史项电流源列向量，并将结果写入随机存取存储器RAMq，2中；同时从随机存取存储器RAMp，1中读取第三个子***的计算参数data3，1，求解第三个子***中所有电气元件的历史项电流源，并将求解结果写入随机存取存储器RAMq，1中；
8)在t+(n-1)Δτ至t+nΔτ的仿真时段内，
Figure FDA0002075819240000012
实时仿真器自动更新仿真时段信息，从随机存取存储器RAMp，4中读取第n-3个子***的计算参数datan-3，4，更新第n-3个子***的支路电压与支路电流，将更新结果写入随机存取存储器RAMq，4中；同时从随机存取存储器RAMp，3中读取第n-2个子***的计算参数datan-2，3，求解第n-2个子***的节点电压列向量，并将计算结果写入随机存取存储器RAMq，3中；同时从随机存取存储器RAMp，2中读取第n-1个子***的计算参数datan-1，2，形成第n-1个子***的历史项电流源列向量，并将结果写入随机存取存储器RAMq，2中；同时从随机存取存储器RAMp，1中读取第n个子***的计算参数datan，1，计算第n个子***中所有电气元件的历史项电流源，并将计算结果写入随机存取存储器RAMq，1中，直至最后一个子***N完成第四求解阶段的计算并输出仿真结束信号end_cal_sig；
9)判断物理时间是否达到仿真时间t，如达到仿真时间t，则进入下一步骤，否则实时仿真器待机至仿真时间t后，进入下一步骤；
10)判断仿真时刻是否推进到仿真终了时刻T，如已推进到仿真终了时刻T，则仿真结束，否则返回步骤4)。
2.根据权利要求1所述的基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法，其特征在于，步骤5)中所述的自动更新仿真时段信息，是实时仿真器在第k个仿真时段生成新的存储器读写起始地址addr_inik＝0，
Figure FDA0002075819240000021
并对前k-1个存储器读写起始地址addr_iniall均自动叠加相同的地址间隔addr_intrvl，l＝1，2，...，k-1。
3.根据权利要求1所述的基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法，其特征在于，所述的实时仿真器中对每个仿真步长Δt内不同仿真时段的控制调度，是利用有限状态机实现的。
4.根据权利要求1所述的基于FPGA的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法，其特征在于，所述的实时仿真器从随机存取存储器RAMp，j中读取第i个子***、第i+1个子***、第i+2个子***和第i+3个子***这四个子***的计算参数，是利用依次相差地址间隔addr_intrvl的四个写起始地址生成四个写地址，并将所述四个子***的节点电导矩阵、电气元件基本计算参数和风机控制参数信息写入随机存取存储器RAMp，j中，在实时仿真器的第k个仿真时段，自动更新依次相差地址间隔addr_intrvl的读起始地址addr_inialk、addr_inialk-1、addr_inialk-2和addr_inialk-3，生成所述四个子***的读地址，准确读取所述四个子***在不同求解阶段的仿真计算参数。
CN201910453325.8A 2019-05-28 2019-05-28 基于fpga的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法 Active CN110210106B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910453325.8A CN110210106B (zh) 2019-05-28 2019-05-28 基于fpga的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910453325.8A CN110210106B (zh) 2019-05-28 2019-05-28 基于fpga的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110210106A CN110210106A (zh) 2019-09-06
CN110210106B true CN110210106B (zh) 2022-11-22

Family

ID=67789143

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910453325.8A Active CN110210106B (zh) 2019-05-28 2019-05-28 基于fpga的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110210106B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110765594B (zh) * 2019-10-09 2022-12-06 南方电网科学研究院有限责任公司 一种风电场实时仿真器内部交互接口控制方法及装置
CN111897237B (zh) * 2020-06-15 2022-06-14 南方电网科学研究院有限责任公司 一种基于fpga的光伏集群的仿真模型的设计方法
CN115358079B (zh) * 2022-08-23 2024-04-12 南方电网电力科技股份有限公司 风电场场站实时仿真模型的构建方法和阻抗特性评估方法
CN115598994A (zh) * 2022-09-07 2023-01-13 贵州电网有限责任公司（Cn） 一种永磁直驱式风力发电***的多速率实时仿真方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104375878A (zh) * 2014-11-24 2015-02-25 天津大学 弱电磁刺激调制海马网络节律的fpga仿真***
CN104820373A (zh) * 2015-04-20 2015-08-05 华北电力大学 模块化多电平换流器仿真实验平台及方法
CN106054854A (zh) * 2016-05-19 2016-10-26 国网四川省电力公司电力科学研究院 一种基于实时仿真的风电控制器并网测试***
CN109412204A (zh) * 2018-11-09 2019-03-01 国家电网公司东北分部 用于次同步振荡仿真分析的风电场仿真建模方法及装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102313850B (zh) * 2011-06-24 2014-07-23 中国电力科学研究院 一种柔性直流输电***的物理实时动态模拟装置
US9551322B2 (en) * 2014-04-29 2017-01-24 General Electric Company Systems and methods for optimizing operation of a wind farm
CN104283210B (zh) * 2014-08-29 2016-06-29 清华大学 基于分布式潮流计算的风电汇集区域两级分布式仿真方法
CN105932666A (zh) * 2016-05-18 2016-09-07 中国电力科学研究院 复杂配电网多时间尺度数模混合仿真***及其仿真方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104375878A (zh) * 2014-11-24 2015-02-25 天津大学 弱电磁刺激调制海马网络节律的fpga仿真***
CN104820373A (zh) * 2015-04-20 2015-08-05 华北电力大学 模块化多电平换流器仿真实验平台及方法
CN106054854A (zh) * 2016-05-19 2016-10-26 国网四川省电力公司电力科学研究院 一种基于实时仿真的风电控制器并网测试***
CN109412204A (zh) * 2018-11-09 2019-03-01 国家电网公司东北分部 用于次同步振荡仿真分析的风电场仿真建模方法及装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"MULTES: Multilevel Temporal-parallel Event-driven Simulation";D.Kim等;《IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems》;20130630;第32卷(第6期);第845-857页 *
"Offshore Wind Farms";Anaya-Lara;《Technologies, Design and Operation》;20161231;第389-417页 *
"模块化多电平换流器电容电压平衡并行排序方法";常非 等;《高电压技术》;2016103;第42卷(第10期);第3166-3171页 *
"风电机组多通道瞬变数据采集器研发";张铭元;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑》;20150115(第01期);第2-5章 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110210106A (zh) 2019-09-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110210106B (zh) 基于fpga的风电场实时仿真器模块级流水线设计方法
Moeini et al. Open data IEEE test systems implemented in SimPowerSystems for education and research in power grid dynamics and control
US10873184B2 (en) Power electronics converter based reconfigurable grid emulation platform
Jalili-Marandi et al. Real-time simulation of grid-connected wind farms using physical aggregation
CN103810646B (zh) 一种基于改进投影积分算法的有源配电***动态仿真方法
Parizad et al. Real-time simulator and offline/online closed-loop test bed for power system modeling and development
Panwar et al. An overview of real time hardware-in-the-loop capabilities in digital simulation for electric microgrids
CN110765594B (zh) 一种风电场实时仿真器内部交互接口控制方法及装置
CN106602610A (zh) 一种风电场等值模型的建立方法
CN112751339A (zh) 含故障电流限制器的电网机电与电磁混合仿真方法及***
McDermott Modeling PV for unbalanced, dynamic and quasistatic distribution system analysis
Zou et al. Modeling for large-scale offshore wind farm using multi-thread parallel computing
Li et al. Simulation and modeling for active distribution network BESS system in DIgSILENT
Dorji Modeling and real-time simulation of large hydropower plant
Sena et al. An object-oriented framework applied to the study of electromechanical oscillations at Tucuruí hydroelectric power plant
CN110232227B (zh) 基于fpga的风电场实时仿真器超标量流水线设计方法
Krishnamoorthy et al. Distributed PV Penetration Impact Analysis on Transmission System Voltages using Co-Simulation
CN116384152B (zh) 一种风电场场站的三相电压不平衡适应性测试方法及装置
Wei et al. Dynamic equivalent model of active distribution network based on improved reinforcement learning algorithm
Cao et al. Real-time electromagnetic transient simulation for regional power grid based on cloudpss
Koudelka et al. Factors affecting transient stability simulation possibilities in PSCAD and MODES
Jiang et al. Hybrids-simulation using emegasim and ephasorsim for converter dominated distribution grid
de Toledo Silva et al. Faster-than-Real-Time Simulation of a Large Brazilian AC/DC Grid to Analyze Electromagnetic & Electromechanical Transients as Well as Commutation Failures
CN111897237B (zh) 一种基于fpga的光伏集群的仿真模型的设计方法
Jalili-Marandi et al. Real-Time Hybrid Transient Stability and Electromagnetic Transient Simulation of Confederated Transmission-Distribution Power Grids

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant