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第7.3节 数字化实现：从模型到代码

7.3.1 引言：算法落地与物理世界的桥梁

在完成了构网型变流器（GFM）的多时间尺度控制架构设计与关键参数整定后，如何将基于连续时间域设计的精妙控制算法，可靠、精确、高效地部署在嵌入式数字处理器（如DSP、FPGA）中，是工程实现的最终和关键环节。这个从“理想模型”到“实际代码”的转换过程，并非简单的代码转录，而是一次涉及数学模型重构、数值精度权衡、时序资源管理和硬件特性适配的系统工程。数字化实现的品质，直接决定了理论设计的性能能否在物理世界中得到忠实体现，也深刻影响着变流器在复杂电网环境下的鲁棒性、动态性能与长期运行可靠性。

本节将系统性地阐述构网型变流器控制算法数字化实现的核心流程与关键技术，涵盖连续模型的离散化、定点化处理、代码实现架构以及针对数字控制固有缺陷（如计算延迟）的补偿策略。理解并掌握这些内容，是跨越理论与工程实践鸿沟的必备能力。

7.3.2 核心环节一：控制算法的离散化

离散化是将连续时间域（s域）的微分方程或传递函数模型，转化为适用于数字处理器在固定周期下迭代计算的差分方程（z域）的过程。其准确性与数值稳定性是数字化实现的基础。

7.3.2.1 离散化的基本方法与选择

对于构网型变流器中广泛存在的控制器（如PI调节器）和动态环节（如虚拟同步机转子运动方程），常用的离散化方法包括：

1. 前向欧拉法：
   s→z−1Ts s \rightarrow \frac{z-1}{T_s}s→Ts​z−1​
   其中，TsT_sTs​为控制周期。该方法计算最简单，但稳定性最差，可能将s左半平面的极点映射到z平面单位圆外。

2. 后向欧拉法：
   s→z−1zTs s \rightarrow \frac{z-1}{z T_s}s→zTs​z−1​
   该方法具有无条件稳定的优点，但会引入额外的相位滞后，可能影响动态性能。

3. 双线性变换（Tustin变换）：
   s→2Tsz−1z+1 s \rightarrow \frac{2}{T_s} \frac{z-1}{z+1}s→Ts​