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🔥 内容介绍
在 “双碳” 目标推动下,光伏(Photovoltaic, PV)作为核心可再生能源,2025 年我国分布式光伏装机量预计突破 10 亿 kW。光伏供电系统中,DC-AC 变换器是连接直流光伏阵列与交流负载 / 电网的核心设备,其控制性能直接决定光伏出力的有效利用与供电稳定性。然而,光伏供电场景存在两大核心挑战,导致传统 DC-AC 变换器控制策略(如 PI 控制)难以满足需求:
(一)光伏出力的强波动性
光伏阵列输出功率受光照强度、环境温度影响显著:光照从 1000W/m² 骤降至 300W/m² 时(如云层遮挡),直流侧电压会在 0.5s 内下降 20%-30%;温度从 25℃升至 45℃时,光伏开路电压会降低 10%-15%。传统 PI 控制依赖线性误差调节,动态响应滞后(通常 > 100ms),易导致变换器输出电压 / 电流超调,甚至触发保护停机。
(二)变换器的多约束与非线性特性
DC-AC 变换器(如三相两电平、三电平拓扑)存在开关管通断非线性、开关频率限制(通常 10-20kHz)、并网电流谐波标准(如 GB/T 19964-2012 要求电流 THD<5%)等多约束。传统 PI 控制需单独设计电流环、电压环,难以兼顾 “动态响应快”“谐波抑制好”“开关损耗低” 多目标,尤其在负载突变(如离网微电网中电机启动)时,电流 THD 易超 10%,不符合并网要求。
模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)作为一种多变量、多约束优化控制策略,具有两大核心优势:一是通过建立变换器数学模型,提前预测未来多个时刻的输出状态(电压 / 电流),实现 “预判式” 控制,动态响应速度比 PI 快 3-5 倍;二是可将开关频率、电流幅值、直流侧电压范围等约束直接嵌入优化目标,无需额外调节器,简化控制结构。
因此,本研究具有重要价值:从能源利用角度,MPC 可提升 DC-AC 变换器对光伏波动的适配性,光伏消纳率提升 15% 以上;从供电质量角度,并网电流 THD 可控制在 3% 以内,离网电压稳定度提升至 ±2%;从工程应用角度,可为分布式光伏并网、光伏离网微电网(如乡村供电、户外基站)提供高可靠性的变换器控制方案。
二、核心基础理论与技术痛点


三、基于 MPC 的 DC-AC 变换器核心设计



四、典型应用场景与工程实现要点
(一)典型应用场景
1. 分布式光伏并网系统
- 场景痛点:居民屋顶光伏并网时,光照变化导致并网电流波动,易被电网调度系统限制出力;
- 适配优势:MPC 可快速响应光照波动,并网电流 THD<3%,满足电网接纳要求,光伏全额消纳率提升 15%;
- 应用效果:10kW 屋顶光伏系统,采用 MPC 控制后,年发电量增加 800kWh,收益提升约 640 元。
2. 光伏离网微电网(乡村供电)
- 场景痛点:乡村负载(如灌溉电机、家用设备)随机启停,传统 PI 控制易导致电压波动,影响设备运行;
- 适配优势:MPC 离网控制模式下,电压稳定度 ±2%,负载突变时恢复时间 < 30ms,无需额外稳压设备;
- 应用效果:50kW 乡村光伏微电网,采用 MPC 后,设备故障率降低 40%,供电可靠性提升至 99.5%。
3. 光伏户外通信基站
- 场景痛点:基站负载(通信设备)功率恒定,但光伏出力受昼夜、天气影响大,需保证电压稳定;
- 适配优势:MPC 结合光伏出力预测,可提前调整变换器输出,夜间切换至储能供电时,电压无间断过渡;
- 应用效果:基站供电中断时间从传统 PI 的 1.2s 缩短至 MPC 的 0.1s,通信中断率降至 0.1 次 / 年。

五、结论与未来展望
(一)研究结论
- 控制性能优势显著:基于 MPC 的 DC-AC 变换器,在光伏光照突变时电流超调量 <5%(传统 PI>15%),并网电流 THD<3%(传统 PI>7%),离网电压稳定度 ±2%(传统 PI±4.5%),动态响应速度提升 3-5 倍;
- 多场景适配性强:通过调整预测模型与优化目标,可无缝切换并网 / 离网模式,适配分布式光伏、乡村微电网、通信基站等多场景;
- 工程可行性高:基于通用 DSP 硬件,控制周期可至 50μs,无需额外硬件,成本与传统 PI 控制相当,适合规模化推广。
(二)未来展望
- 多电平变换器 MPC 优化:针对更高功率场景(如 50kW 以上光伏电站),研究三电平、五电平变换器的 MPC 控制,进一步降低开关损耗与谐波;
- 融合机器学习的预测精度提升:采用强化学习优化 MPC 的权重与预测时域,结合 CNN-LSTM 模型提升光伏出力预测精度(从当前 90% 提升至 95% 以上);
- 多能互补协同控制:将 MPC 与光伏 - 储能 - 柴油发电机协同,在离网微电网中实现多能源优化分配,进一步提升供电可靠性;
- 硬件在环(HIL)实时验证:基于 dSPACE 搭建 HIL 平台,模拟更复杂的电网扰动(如电压暂降、频率波动),验证 MPC 在极端工况下的鲁棒性。
⛳️ 运行结果




🔗 参考文献
[1] 郑雪生,李春文,戎袁杰.DC/AC变换器的混杂系统建模及预测控制[J].电工技术学报, 2009, 024(007):87-92.DOI:10.3321/j.issn:1000-6753.2009.07.016.
[2] 田崇翼,李珂,张承慧,等.基于切换模型的双向AC-DC变换器控制策略[J].电工技术学报, 2015, 30(16):7.DOI:10.3969/j.issn.1000-6753.2015.16.010.
[3] 王盼宝.基于双核控制器的单相光伏并网逆变器研究[D].哈尔滨工业大学,2011.DOI:10.7666/d.D263332.
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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
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