【太阳能多级逆变器】具有较低的总谐波失真（THD），并采用了SPWM（正弦脉宽调制）技术研究附Simulink仿真

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、引言

在太阳能光伏发电系统中，逆变器作为核心部件，承担着将直流电转换为交流电的关键任务。随着太阳能发电规模的不断扩大以及对电能质量要求的日益提高，太阳能多级逆变器应运而生。其相较于传统逆变器，能够输出多个不同电压等级，有效降低了总谐波失真（THD），在提升电能质量方面具有显著优势。正弦脉宽调制（SPWM）技术作为一种成熟且广泛应用的调制方法，在太阳能多级逆变器中发挥着关键作用，可精确控制逆变器输出波形，使其更接近理想正弦波，进一步优化了电能输出质量。深入研究太阳能多级逆变器的 SPWM 技术，对于推动太阳能光伏发电系统的高效、稳定运行，提升其在能源领域的竞争力具有重要意义。

二、SPWM 技术原理

2.1 基本原理

SPWM 技术基于采样控制理论中的重要结论：冲量相等而形状不同的窄脉冲加在具有惯性的环节上时，其效果基本相同。该技术以正弦波作为调制波，与高频三角载波进行比较。当调制波电压高于载波电压时，逆变器的开关器件导通；反之则关断。通过这种方式，逆变器输出的脉冲宽度按正弦规律变化，且这些脉冲的面积与所期望输出的正弦波在相应区间内的面积相等，从而实现用一系列等幅不等宽的脉冲来等效正弦波。例如，在一个简单的单相逆变器中，调制波为 u_m = U_m sin (ωt)，载波为 u_c = U_c sin (ω_c t)，其中 U_m 为调制波幅值，ω 为调制波角频率，U_c 为载波幅值，ω_c 为载波角频率（ω_c >> ω）。当 u_m > u_c 时，开关器件导通，输出高电平；当 u_m < u_c 时，开关器件关断，输出低电平，由此产生的 SPWM 波形可近似等效为正弦波输出。

2.2 在多级逆变器中的实现方式

在太阳能多级逆变器中，SPWM 技术的实现更为复杂。以 H 桥级联型多级逆变器为例，每个 H 桥功率单元可独立控制。通过对每个 H 桥的调制波进行适当的相位和幅值调整，使其与载波比较产生不同的脉冲序列，进而合成多级的 SPWM 波形。具体来说，对于一个 n 级的 H 桥级联型逆变器，可将总的调制波分解为 n 个不同相位和幅值的子调制波，分别作用于各个 H 桥单元。每个 H 桥单元根据各自的调制波与载波比较结果，控制开关器件的通断，最终将各 H 桥单元的输出电压叠加，得到多级的 SPWM 输出波形。这种方式充分利用了多级逆变器输出电平数多的特点，进一步降低了输出电压的谐波含量。

三、对总谐波失真（THD）的影响

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇