✅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
在高比例光伏渗透的新型电力系统中,电网故障引发的电压跌落时有发生。光伏并网逆变器作为光伏电站与电网连接的核心设备,其低电压穿越(LVRT)能力直接决定电网故障期间的新能源发电连续性 —— 若 LVRT 性能不足,大量逆变器脱网将加剧电网功率失衡,甚至引发连锁故障。本文系统剖析 LVRT 的技术要求、失效机理与关键影响因素,提出涵盖控制策略、硬件拓扑与协调机制的优化方案,并结合实证案例验证技术有效性。
一、光伏并网逆变器低电压穿越的核心要求与技术边界
低电压穿越特指光伏并网逆变器在电网电压跌落至规定范围时,保持并网运行并按要求提供无功支撑,待电压恢复后平稳过渡至正常运行状态的能力。其技术要求需同时满足国际标准与电网调度需求,核心边界条件明确。
(一)国内外核心标准要求
不同国家与地区基于电网强度差异,制定了差异化的 LVRT 标准,但其核心逻辑均围绕 “电压跌落深度 - 持续时间” 曲线与无功支撑义务展开
以中国 GB/T 19964-2012 为例,明确要求光伏电站在电压跌落至 0% 时,逆变器需保持并网至少 150ms;当电压跌落至 10%-90% 额定电压时,持续并网时间需随电压跌落深度增加而延长,且故障期间需按 “电压跌落深度越大,无功注入越多” 的原则提供支撑,避免电压进一步恶化。
(二)LVRT 的技术边界与关键指标
光伏逆变器实现 LVRT 需突破三大技术边界:直流侧电压稳定控制、交流侧无功支撑精度与故障结束后的平滑过渡,核心评价指标包括:
- 电压跌落响应时间:从电网电压跌落发生至逆变器启动 LVRT 控制的时间,需≤20ms(满足电网快速支撑需求);
- 直流母线电压波动范围:故障期间直流电压需控制在额定值的 ±15% 以内,避免电容过压损坏或欠压导致的功率中断;
- 无功电流注入精度:实际注入无功电流与标准要求值的偏差需≤5%,确保支撑效果符合电网调度预期;
- 脱网率:在标准规定的 LVRT 范围内,逆变器脱网率需≤0.1%,保障电站整体稳定性。
二、光伏并网逆变器 LVRT 失效机理与关键影响因素
光伏逆变器在低电压穿越过程中,易因直流侧功率盈余、交流侧控制失配或硬件拓扑限制导致失效,其核心矛盾在于 “故障期间功率平衡破坏” 与 “控制响应滞后” 的叠加。
(一)核心失效机理
- 直流侧功率盈余与电压抬升
电网电压跌落时,逆变器交流侧输出功率瞬时下降,而光伏阵列仍持续产生直流功率,导致直流侧功率盈余。若未能及时消耗盈余功率,直流母线电压将快速抬升 —— 当电压超过电容耐压值(通常为额定值的 1.2 倍)时,逆变器将触发过压保护脱网。例如,某 1500V 组串逆变器在电压跌落至 30% 时,因直流侧卸荷电路响应延迟,30ms 内直流电压从 1500V 飙升至 1850V,触发保护停机。
- 交流侧电流控制失稳
电压跌落期间,电网阻抗特性突变,逆变器输出电流易出现畸变或振荡:一方面,电压跌落导致电流环参考值骤变,若 PR 控制器参数未适配故障工况,将引发电流超调(超调量超过额定值的 120% 时触发过流保护);另一方面,弱电网环境下(SCR≤2),逆变器输出阻抗与电网阻抗交互,易激发 200-500Hz 的电流振荡,进一步加剧控制失稳。
- 锁相环(PLL)失步
电压跌落常伴随电压相位突变与谐波含量增加,传统 PI 型 PLL 难以快速跟踪电网相位,导致锁相偏差超过 5°,进而使逆变器输出电流与电网电压相位错位 —— 不仅无法有效注入无功支撑,还可能产生负序电流,加重电网负担。某实证测试显示,在电压跌落至 0% 后恢复阶段,传统 PLL 的锁相恢复时间长达 80ms,远超标准要求的 30ms。
(二)关键影响因素
- 电网侧因素
- 电压跌落特性:跌落深度(0%-90%)、跌落持续时间(50ms-500ms)与恢复速率(≤10% 额定电压 /ms)直接决定 LVRT 控制难度,深度长时跌落(如 0% 电压持续 150ms)对直流侧卸荷能力要求更高;
- 电网阻抗与谐波:弱电网(SCR≤1.5)与高谐波背景(THD≥5%)会放大电流控制失稳风险,例如某分布式电站在电压跌落至 50% 时,因配电网谐波含量达 8%,导致逆变器电流畸变率超过 15%,触发保护。
- 设备侧因素
- 硬件拓扑限制:传统两电平逆变器的直流卸荷电路多采用电阻并联方式,卸荷功率有限(通常≤20% 额定功率),难以应对深度跌落时的功率盈余;而三电平逆变器虽通过 NPC 结构提升了电压耐受能力,但复杂拓扑增加了控制延迟;
- 控制参数适配性:电流环 PR 控制器的谐振增益、PLL 的 PI 参数若仅针对正常工况优化,在故障工况下易出现响应滞后 —— 例如,正常工况下 PR 控制器谐振增益设为 20dB 时,电压跌落期间电流超调量可达 30%。
- 运行工况因素
- 光伏出力水平:高出力工况(≥80% 额定功率)下,直流侧功率盈余更大,LVRT 期间直流电压控制难度显著增加;而低出力工况(≤20% 额定功率)下,逆变器无功注入能力不足(需满足 Q≥2% S_N),难以支撑电网电压恢复;
- 温度与老化:高温环境(≥45℃)会导致 IGBT 开关损耗增加,开关频率被迫降低(从 16kHz 降至 10kHz),控制响应速度变慢;同时,电容老化会使直流侧电压波动幅度扩大,降低 LVRT 冗余度。
三、光伏并网逆变器 LVRT 技术优化方案
针对 LVRT 失效机理,需从直流侧功率平衡控制、交流侧电流与锁相优化、硬件拓扑升级三个维度构建技术体系,核心思路是 “主动消耗盈余功率 + 精准控制无功注入 + 增强故障适应性”。
(一)直流侧功率平衡优化技术
- 多模态卸荷电路拓扑
采用 “电阻卸荷 + 超级电容储能” 混合拓扑:电压跌落初期(0-50ms),通过 IGBT 控制电阻快速消耗盈余功率(卸荷功率可达 50% 额定功率),避免直流电压骤升;中期(50-150ms),切换至超级电容储能模式,减少能量损耗的同时,为电压恢复阶段储备能量。阳光电源在 1500V 逆变器中应用该技术后,直流电压波动范围从 ±20% 缩小至 ±8%,满足 LVRT 要求。
- 光伏阵列主动降额控制
通过快速调节光伏阵列的 MPPT 工作点,降低输出功率:在电压跌落发生后,逆变器向汇流箱发送降额指令,通过调整 Boost 电路占空比,使光伏阵列输出功率从额定值的 100% 降至 50%-70%,匹配交流侧输出能力。该技术可减少 30% 的直流侧功率盈余,尤其适用于高出力工况 —— 某 100MW 光伏电站测试显示,采用该技术后,LVRT 期间直流电压超调量从 25% 降至 8%。
(二)交流侧控制策略优化
- 自适应 PR 电流控制
基于电网电压跌落深度动态调整 PR 控制器参数:当电压跌落深度≤50% 时,增大谐振增益(从 20dB 提升至 30dB)以加快电流响应速度;当跌落深度>50% 时,引入阻尼项抑制电流振荡,同时限制电流峰值为额定值的 1.1 倍,避免过流保护。仿真验证表明,该策略可使电流超调量从 30% 降至 8%,响应时间缩短至 15ms。
- 增强型锁相环技术
采用 “SOGI-PLL + 相位预判” 复合结构:通过二阶广义积分器(SOGI)滤除电压跌落期间的谐波分量(THD 从 8% 降至 2% 以下),同时基于历史相位数据建立预判模型,在电压恢复阶段提前修正相位偏差,使锁相恢复时间从 80ms 缩短至 25ms。华为 FusionSolar 逆变器应用该技术后,在电压跌落至 0% 恢复时,锁相偏差始终控制在 2° 以内,满足无功注入精度要求。
- 无功电流分级注入策略
按电压跌落深度分三档注入无功电流:
- 跌落深度 20%-50%:注入 Q=2×(0.9-U)/U_N × S_N(基础支撑);
- 跌落深度 50%-80%:注入 Q=2.5×(0.9-U)/U_N × S_N(增强支撑);
- 跌落深度>80%:注入 Q=3×(0.9-U)/U_N × S_N(紧急支撑)。
该策略在山东某光伏电站实证中,使电压恢复速度提升 40%,避免了电网电压二次跌落。
(三)硬件拓扑与系统协调升级
- 三电平 NPC 逆变器拓扑
相较于传统两电平拓扑,三电平 NPC 逆变器通过增加钳位二极管,使 IGBT 承受电压从 1500V 降至 750V,提升电压耐受冗余;同时,其输出电压谐波含量降低 50%,减少 LVRT 期间的电流畸变 —— 某测试显示,三电平逆变器在电压跌落至 0% 时,电流畸变率从 15% 降至 5%,满足 GB/T 19964 要求。
- 逆变器 - 电网协同控制
建立逆变器与电网调度的实时通信机制:故障发生前,电网调度提前向逆变器发送电压跌落预警(基于故障预测系统),逆变器预调整控制参数;故障期间,逆变器实时上传无功注入量与直流电压状态,调度中心根据全网情况协调多电站无功分配,避免无功功率叠加导致的电压过冲。该协同机制在甘肃酒泉风电光伏基地应用后,LVRT 期间全网电压波动范围缩小至 ±10%。
四、结论与未来展望
光伏并网逆变器低电压穿越技术的核心是解决 “故障期间功率平衡” 与 “精准控制响应” 的矛盾,通过直流侧卸荷优化、交流侧控制升级与系统协同,可有效提升 LVRT 性能,满足高比例光伏并网的电网安全需求。当前技术已能应对 SCR≥1.5、电压跌落至 0% 持续 150ms 的典型场景,但仍面临极端弱网(SCR<1.5)、长时跌落(>500ms)等挑战。
未来研究可向三个方向深化:
- 宽工况自适应技术:融合 AI 算法(如强化学习),实现基于电网工况与设备状态的 LVRT 参数自优化,适应出力波动、温度变化等动态场景;
- 多设备协同 LVRT:探索光伏逆变器与储能 PCS、SVG 的协同控制,在电压跌落时形成 “光伏降额 + 储能补能 + SVG 无功支撑” 的立体防护体系;
- 低成本拓扑创新:开发基于两电平拓扑的高效卸荷技术,在控制性能与成本间寻求平衡,推动 LVRT 技术在分布式光伏中的普及。
⛳️ 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] 冯燕闯.光伏并网系统暂态特性及低电压穿越技术的研究[D].华北电力大学;华北电力大学(保定),2013.DOI:10.7666/d.Y2391371.
[3] 王京保,李辉,张娟.电网电压不平衡时光伏并网逆变器低电压穿越技术[J].电力系统及其自动化学报, 2016, 28(11):6.DOI:10.3969/j.issn.1003-8930.2016.11.019.
📣 部分代码
🎈 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
🌈 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
👇
833

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



