一种基于光储VSG参数自适应与模型预测协同的调频方法

本发明公开了一种光储VSG参数自适应与模型预测协同的调频方法。该方法首先利用RBF神经网络根据频率偏差及其变化率在线计算虚拟转动惯量，并基于恒定阻尼比联动公式计算匹配的虚拟阻尼系数；随后将实时更新的惯量与阻尼参数作为时变参数注入模型预测控制的系数矩阵中，构建线性时变预测模型；最后利用该模型通过滚动优化求解最优有功功率补偿值，并将其叠加至VSG功率参考指令中。本发明通过RBF参数自适应与MPC主动功率补偿的深度协同，解决了传统VSG响应滞后及模型失配问题，显著提升了光储系统在复杂扰动下的频率稳定性与动态响应速度。