光伏并网逆变器低电压穿越技术研究附Simulink仿真

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🔥 内容介绍

三、LVRT 关键实现技术

四、现存挑战与未来方向

1. 主要挑战

• 高电压跌落适应性：电压跌落≤10% U_N 时，现有技术仍易出现 PLL 失稳（相位误差≥5°）；

• 多逆变器并联协调：大规模光伏电站（≥100MW）中，多逆变器 LVRT 动作不同步易引发电网谐波放大；

• 成本与性能平衡：储能缓冲方案成本较传统 RCD 方案高 30% - 50%，难以大规模推广。

2. 未来发展方向

• AI 自适应控制：基于深度学习（如 LSTM 神经网络）实时预测电压跌落趋势，动态调整控制参数，提升极端故障下的鲁棒性；

• 宽禁带器件应用：采用 SiC/GaN IGBT（开关频率≥100kHz），缩短故障响应时间（≤5μs），减小电流峰值；

• 虚拟电厂（VPP）协同：将光伏逆变器 LVRT 与储能、风机等资源协同，通过 VPP 调度中心统一分配无功功率，提升电网整体抗扰动能力。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王京保,曾国宏,荆龙,等.光伏并网逆变器及其低电压穿越技术[J].低压电器, 2012(17):26-30.DOI:10.3969/j.issn.1001-5531.2012.17.006.

[2] 王京保,曾国宏,荆龙.电压不对称故障下光伏逆变器低电压穿越技术[J].电气传动, 2013, 43(12):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-2095.2013.12.006.

[3] 王京保,曾国宏,荆龙,等.光伏并网逆变器及其低电压穿越技术[J].低压电器, 2012.DOI:CNKI:SUN:DYDQ.0.2012-17-007.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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