两级式光伏并网发电系统功率变换控制研究

芮 典，周 斌

（国网浙江省电力有限公司杭州市临安区供电公司，浙江 杭州 311300）

1 两级式光伏并网发电系统的基本结构及工作原理

两级式光伏并网发电系统由光伏阵列、直流/直流（Direct Current/Direct Current，DC/DC）变换器、直流/交流（Direct Current/ Alternating Current，DC/AC）逆变器以及电网连接组成[1]。光伏阵列是系统的能量转换单元，由多个光伏电池组成，能够将太阳辐射能转化为直流电能。DC/DC 变换器用于将光伏阵列输出的直流电压转换为适合逆变器输入的直流电压，以提高系统的整体效率和适应性。电网连接部分包括电网接入点、电网保护装置和电能计量装置等，可确保系统与电网的安全稳定连接。

两级式光伏并网发电系统的工作原理基于光伏阵列的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）和电网电压同步。首先，光伏阵列将太阳辐射能转化为直流电能，并经过DC/DC 变换器提供给逆变器。在光照条件变化时，MPPT 算法监测光伏阵列的输出功率，并调整DC/DC 变换器的工作点，使得系统能够实时追踪光伏阵列的最大功率点，以提高系统的发电效率。逆变器将经过MPPT 调节的直流电能转换为交流电能，并通过电网接入点连接电网。在并网模式下，逆变器需要满足与电网的电压频率和相位同步，并且将发电功率与电网需求进行匹配，以保持电网的稳定性。

2 两级式光伏并网发电系统功率变换控制的应用研究

2.1 光伏发电系统功率变换控制的需求

光伏发电系统作为一种可再生能源发电技术，在实际应用中面临着光照强度和温度等外界环境的变化，导致系统的输出功率存在波动和不稳定性的问题。为了提高系统的发电效率、稳定性和经济性，有效控制光伏发电系统的功率变换至关重要。

光伏阵列的输出特性受光照强度、温度等因素影响，其输出功率呈现非线性特性。因此，采用MPPT算法可以实时追踪光伏阵列的最大功率点，确保系统能够以最高效率转化太阳能为电能。常见的MPPT 算法包括扰动观察（Perturb and Observe，P&O）算法、电导增量（Incremental Conductance，INC）算法等[2]。光伏发电系统需要与电网连接，将发电功率注入电网。在电网连接过程中，需要保证系统与电网的电压、频率和相位同步，以确保系统的稳定运行并满足电网的要求。同时，根据电网的负荷需求，需要对发电功率进行调节，从而与电网的功率匹配。这涉及逆变器的控制策略，如功率限制、无功功率调节等。此外，光伏发电系统可能会面临故障，如光伏阵列故障、逆变器故障等。因此，功率变换控制需要具备故障检测和故障处理的能力。通过监测和诊断系统的运行状态，能够及时发现故障，并采取相应的措施进行处理和修复，确保系统的可靠性和安全性。

光伏发电系统功率变换控制的需求分析包括最大功率点跟踪、电网连接、功率调节以及故障检测和处理。通过合理的控制策略和算法，可以优化系统的发电效率、稳定性和可靠性，提高光伏发电系统的经济性和实际应用价值。

2.2 常见的功率变换控制算法

在光伏发电系统中，功率变换控制算法起着关键作用，用于实现最大功率点跟踪和有效的功率转换。常见的功率变换控制算法主要有P&O 算法、INC 算法和开路电压比率法（Fractional Open Circuit Voltage，FOCV）算法。

P&O 算法是最常见的功率变换控制算法之一。该算法基于不断扰动光伏阵列输出电压或电流，观察功率变化并判断所处的工作点位置，从而不断调整工作点，使光伏阵列能够接近最大功率点。P&O 算法简单易实现，但在快速变化的环境条件下可能产生振荡，且对阴影等情况的响应不理想。

INC 算法是一种改进的最大功率点跟踪算法，通过比较光伏阵列输出电导率的变化率来确定最大功率点。INC 算法在光照强度变化较大的情况下具有较好的响应速度和稳定性，且能够减少振荡现象。然而，INC 算法对参数的精确调整要求较高，在光伏阵列存在多个最大功率点时可能无法准确跟踪。

FOCV 算法基于开路电压的一部分实现最大功率点跟踪，该算法不断调整工作点，使开路电压的一部分接近最大功率点。相比于P&O 算法，FOCV 算法能够更准确地跟踪最大功率点，但在光照条件变化剧烈时可能出现不稳定的现象。

除了最大功率点跟踪算法，功率变换控制还涉及DC/DC 变换器和直流-交流逆变器的控制策略。常见的控制方法包括脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation，PWM）控制、模块化控制和MPPT 与逆变器控制的联合策略等。光伏发电系统的功率变换控制涉及多种算法和方法，其中最大功率点跟踪算法是较关键的一部分。随着技术的发展，将进一步改进这些算法，以提高系统的发电效率、稳定性和可靠性，推动光伏发电技术的应用和发展。

2.3 最大功率点跟踪算法的基本原理与实现

MPPT 是光伏发电系统中的关键技术，用于追踪光伏阵列的最大功率点，以提高系统的发电效率和能量利用率。最大功率点跟踪算法的基本原理是通过调整光伏阵列的工作点，使其在当前光照和温度条件下实现最大输出功率[3]。光伏阵列的输出功率与其电压-电流特性曲线有关，曲线上存在一个最大功率点，即最大功率点。最大功率点的位置随着环境条件的变化而变化，因此需要实时调整光伏阵列的工作点，以接近最大功率点。

P&O 算法在每个扰动周期内增加或减小光伏阵列的电压或电流，然后观察功率的变化。如果功率增加，则继续扰动同一方向；如果功率减小，则改变扰动方向。通过不断调整光伏阵列的工作点，P&O 算法能够逐渐接近最大功率点。然而，该算法可能在最大功率点附近产生振荡，特别是在不稳定的光照条件下。INC 算法不仅要考虑功率的变化，还要考虑光伏阵列输出电导率的变化。该算法通过比较当前电导率和前一时刻电导率的变化情况来确定工作点的调整方向。当电导率的变化为0 时，表明光伏阵列接近最大功率点。通过不断调整工作点，INC 算法能够快速而准确地找到最大功率点。模糊控制算法利用模糊逻辑实现最大功率点跟踪。该算法根据输入（光照强度和温度）与输出（光伏阵列电压或电流）的关系，构建模糊规则库，然后根据当前输入值，并通过模糊推理得到相应的输出，从而实现光伏阵列工作点的调整。模糊控制算法能够在不同的光照和温度条件下实现良好的跟踪效果，但需要进行系统建模和规则库的设计，计算复杂度较高。最大功率点跟踪算法在光伏发电系统的功率变换控制中起着至关重要的作用。不同的算法有各自的优势和适应性，在实际应用中需要根据光照条件、成本和控制要求等因素进行选择。此外，算法的实现需要考虑计算复杂度、稳定性和实时性等方面的问题。

3 基于最大功率点跟踪算法的功率变换控制策略

3.1 系统控制框架的设计

系统控制框架指整个功率变换控制系统的结构和组成部分，包括光伏阵列、最大功率点跟踪算法、功率变换器、控制器以及反馈环路等[4]。控制框架的设计旨在实现光伏阵列的最大功率输出，并确保功率变换器能够有效地将光伏阵列的直流电能转换为交流电能并网。

光伏阵列模型是功率变换控制框架的基础，描述了光伏阵列的电气特性，并提供了光伏阵列输出功率与输入光照强度、温度等因素之间的关系。典型的光伏阵列模型包括等效电路模型和数学模型。等效电路模型使用电流源、电压源和电阻等元件来模拟光伏阵列的行为，数学模型利用数学方程来描述光伏阵列的输出功率。根据实际情况和需求，选择合适的光伏阵列模型对系统进行建模。最大功率点跟踪算法是功率变换控制策略的核心部分。在控制框架中，根据光伏阵列的输出电流和电压进行实时测量，然后将这些测量值传递给最大功率点跟踪算法。最大功率点跟踪算法根据这些测量值计算出当前最大功率点，并输出相应的控制信号。功率变换器是将光伏阵列的直流电能转换为交流电能并网的关键组件。在功率变换控制框架中，需要设计适当的控制策略来确保功率变换器能够有效工作。系统控制框架通常通过反馈环路来实现闭环控制。反馈环路通过测量输出电压和电流，并将测量值与期望值进行比较，实现系统的实时监控和调节。通过反馈环路，系统可以及时响应光照和负载变化，调整光伏阵列的工作点和功率变换器的输出，以确保系统的稳定运行和最大功率输出。

3.2 两级式光伏并网发电系统中的功率变换控制策略

两级式光伏并网发电系统的基本结构包括光伏阵列、直流侧的功率变换器（通常为DC/DC 变换器）和交流侧的功率变换器（通常为DC/AC 变换器）。光伏阵列将太阳能转换为直流电能，并通过直流侧的功率变换器进行功率变换和最大功率点跟踪控制。同时，交流侧的功率变换器将直流电能转换为交流电能，并与电网进行并网。

在两级式光伏并网发电系统中，直流侧的功率变换器起着重要作用。功率变换控制策略的目标是实现光伏阵列的最大功率输出，并将输出电能稳定传输到交流侧。最常用的直流侧功率变换控制策略是基于最大功率点跟踪算法的控制方法，如P&O 算法和INC 算法。这些算法通过实时测量光伏阵列的电流和电压，并根据最大功率点跟踪算法的计算结果，调整直流侧功率变换器的工作点，以实现最大功率输出。交流侧的功率变换器将直流电能转换为交流电能，并与电网进行并网。功率变换控制策略的目标是确保并网电流满足电网的要求，并实现功率的稳定注入。交流侧功率变换器的控制通常采用电压源控制和频率控制2 种方式。电压源控制旨在调整输出电压，使其与电网的电压保持一致。频率控制则用于调整输出频率，使其与电网的频率匹配。这些控制策略可以基于传统的比例-积分-微分（Proportion Integral Differential，PID）控制方法或先进的控制算法进行设计，实现稳定的并网操作。

3.3 控制策略的仿真分析

在进行控制策略的仿真分析时，需要建立光伏发电系统的数学模型，并选择适当的仿真平台进行仿真实验。光伏发电系统的数学模型包括光伏阵列、功率变换器、电网等部分，同时考虑光照强度、温度等影响因素。常用的仿真平台包括MATLAB/Simulink、PSCAD 等[5]。

在进行仿真分析时，需要设置适当的仿真参数，并模拟不同的场景，包括光照强度变化、负载波动、故障情况等。通过调整仿真参数和场景模拟，可以评估控制策略在不同工况下的性能，再根据仿真实验获得光伏发电系统在不同控制策略下的输出功率、效率、响应时间等性能指标。将基于最大功率点跟踪算法的控制策略与其他常见的控制策略进行对比分析，评估其优劣之处。常见的对比策略包括P&O算法、INC算法、模糊控制算法等。根据仿真分析的结果，可以对控制策略进行详细的结果分析和优化改进。通过对比不同策略的性能差异，可以找出存在的问题，并提出相应的改进方法。

4 结 论

通过对光伏发电系统的结构和工作原理进行分析，了解功率变换控制的需求。在应用研究中，介绍了常见的功率变换控制算法，如P&O 算法、INC 算法和模糊控制算法。此外，基于最大功率点跟踪算法设计了系统控制框架和功率变换控制策略，并进行了仿真分析。研究结果表明，基于最大功率点跟踪算法的控制策略能够实现光伏系统的最大功率输出和稳定并网运行。