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🔥 内容介绍
在高比例新能源渗透的新型电力系统中,跟网型逆变器作为光伏、储能等分布式电源并网的核心接口设备,其运行稳定性直接决定电网安全。与构网型逆变器主动支撑电网的电压源特性不同,跟网型逆变器本质为电流源设备,需被动跟踪电网电压与频率基准,在弱电网、宽频振荡等复杂工况下易发生小干扰失稳。本文系统剖析其稳定性机理,识别关键影响因素,并提出控制策略优化路径。
一、跟网型逆变器小干扰稳定性机理与特征
跟网型逆变器的小干扰稳定性特指系统在稳态运行点遭受微小扰动(如负荷波动、光照变化、电网阻抗突变)后,能否恢复至原运行状态的能力,其核心矛盾源于电力电子设备的快速响应特性与电网动态特性的交互耦合。


二、小干扰稳定性的关键影响因素
跟网型逆变器的小干扰稳定性受电网特性、控制参数、运行工况等多重因素耦合影响,其中电网阻抗与控制参数的匹配性是核心矛盾。
(一)电网侧关键因素
- 电网阻抗特性:电网短路容量比(SCR)直接反映电网强度,SCR 越小(弱电网),阻抗幅值越大,越易与逆变器输出阻抗形成谐振。新国标 GB/T 37408 要求逆变器在 SCR 下限 1.5 的弱网环境下仍能稳定运行,但实际运行中 SCR 骤降常诱发失稳。
- 电压与频率波动:特高压直流输电系统发生闭锁时,易引发电网高电压问题,若逆变器高穿期间有功功率波动超过 10% PN,将加剧小干扰失稳风险。
- 谐波污染:电网中的背景谐波会扭曲电压基准信号,导致 PLL 锁相偏差,进而引发电流畸变与功率波动,形成恶性循环。
(二)设备侧关键因素
- 控制参数配置:电流环 PR 控制器的谐振增益、PLL 的 PI 参数直接决定系统阻尼特性。参数过大易导致超调量增加,参数过小则响应速度变慢,二者需与电网阻抗匹配。
- 滤波参数设计:LC 滤波器的电感电容值决定逆变器输出阻抗的幅频特性,不当设计会使阻抗特性曲线出现尖峰,增加谐振概率。
- 多机协同特性:并联运行的逆变器若缺乏统一的阻尼协调机制,易因参数分散性引发环流振荡,尤其在百兆瓦级电站中,该问题会显著降低整体稳定性。
(三)运行工况因素
- 出力水平变化:光伏逆变器在大功率、中功率、小功率等不同工况下,输出阻抗特性存在显著差异,如弱光条件下出力降低会导致阻尼特性减弱。
- 环境扰动叠加:光照突变、温度波动导致光伏出力波动,与电网小干扰叠加后,易突破系统稳定边界。
三、控制策略优化路径与技术方案
针对小干扰稳定性问题,需从阻抗重塑、控制架构升级、多机协同等维度构建优化体系,核心思路是通过主动调节设备特性适配电网动态变化。
(一)阻抗重塑与阻尼增强策略
- 虚拟阻抗动态调节:在电流环中引入虚拟阻抗控制算法,通过调节虚拟电阻与电感值,重塑逆变器输出阻抗特性,降低与电网阻抗的谐振风险。特变电工在储能 PCS 中采用该技术,使并网总谐波畸变率(THD)降低 0.5%。
- AI 自学习阻抗优化:借鉴华为 FusionSolar 9.0 的技术路线,采用 AI 自学习算法实时感知电网阻抗变化,动态调整控制参数以匹配阻抗特性。该方法在宁夏海原光伏电站的实证中,成功抑制了 69 赫兹超同步振荡。
- 附加阻尼控制:在电压外环或电流内环中增加阻尼控制器,通过提取转速偏差或功率波动信号,生成补偿量注入控制回路,增强系统阻尼。国网冀北电力在风电场中应用该技术,有效抑制了谐振扰动。
(二)控制架构与参数优化
- 双环参数自整定:基于粒子群优化(PSO)算法,以系统阻尼比最大化为目标,实现电流环与 PLL 参数的动态寻优。仿真验证表明,该方法可使超调量降低 20%,调节时间缩短 150ms 以上。
- 锁相环抗干扰升级:采用二阶广义积分器(SOGI)改进 PLL 结构,增强对电网谐波与电压畸变的抑制能力,确保弱网环境下锁相精度优于 0.5°。
- 有功 - 无功协同控制:参考新国标要求,在高低电压穿越期间,动态调节感性无功输出(低穿增发、高穿吸收),通过无功支撑改善电压动态特性,间接增强小干扰稳定性。
(三)多机协同与集群控制
- 分布式阻尼分配:在并联逆变器集群中,引入一致性算法分配阻尼任务,每台设备根据本地运行状态与邻居信息自适应调节阻尼参数,抑制环流振荡。
- 集群阻抗协同重塑:借鉴构网型技术的集群控制思路,通过中央控制器统一协调逆变器输出阻抗,使集群整体呈现高阻尼特性,适应弱网与波动工况。
- 故障穿越协同策略:多机系统中采用 “主从响应” 机制,故障发生时主逆变器优先调节无功支撑,从逆变器同步调整有功输出,避免功率波动叠加。
四、结论与展望
跟网型逆变器的小干扰稳定性本质是电网特性与设备控制特性的动态匹配问题,在 “双高” 电力系统中,该问题已成为制约新能源消纳的关键瓶颈。通过阻抗重塑、控制参数自整定、多机协同等优化策略,可有效提升系统阻尼特性与抗干扰能力,宁夏、青海等地的实证案例已验证其有效性。
未来研究可向三个方向深化:一是融合生成式 AI 技术,实现基于历史数据大模型的控制参数预判优化,如远景储能的 GenGrid 技术可自主调校阻抗与频率参数;二是探索跟网型与构网型逆变器的混合集群控制,在成本与稳定性间寻求平衡;三是建立全生命周期的稳定性评估体系,结合设备老化特性动态更新控制策略。随着新国标 GB/T 34120-2023 的实施,跟网型逆变器的稳定性要求将进一步提升,控制策略的智能化、自适应化是必然趋势。
⛳️ 运行结果





🔗 参考文献
[1] 严庆.跟网型与构网型新能源系统小干扰稳定性分析与优化[D].华北电力大学;华北电力大学(北京)[2025-12-03].
[2] 叶鹏,李山,何淼,等.风储孤网系统小干扰稳定性分析研究[J].电机与控制应用, 2017, 044(012):84-93.
[3] 叶鹏,李山,何淼,等.风储孤网系统小干扰稳定性分析研究[J].电机与控制应用, 2017, 44(12):10.DOI:10.3969/j.issn.1673-6540.2017.12.015.
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