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光伏与低压弱电网系统的集成：基于归一化拉普拉斯核自适应卡尔曼滤波与学习型InC算法
Integration of Solar PV With Low-Voltage Weak Grid System: Using Normalized Laplacian Kernel Adaptive Kalman Filter and Learning Based InC Algorithm
| 作者 | Nishant Kumar · Bhim Singh · Bijaya Ketan Panigrahi · Chandan Chakraborty · Hiralal Murlidhar Suryawanshi · Vishal Verma |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2019年11月 |
| 技术分类 | 系统并网技术 |
| 技术标签 | 弱电网并网 MPPT 光伏逆变器 控制与算法 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 太阳能光伏 弱电网 NLKAKF MPPT LIC 算法 电网集成 电力电子 |
语言:
中文摘要
本文针对低压弱电网并网光伏系统，提出了一种基于归一化拉普拉斯核自适应卡尔曼滤波（NLKAKF）的控制技术及学习型增量电导（LIC）MPPT算法。该研究采用两级式三相并网拓扑，旨在提升弱电网环境下的系统稳定性和最大功率点跟踪效率。
English Abstract
This paper proposes a novel normalized Laplacian kernel adaptive Kalman filter (NLKAKF) based control technique and learning based incremental conductance (LIC) maximum power point tracking (MPPT) algorithm, for low-voltage weak grid-integrated solar photovoltaic (PV) system. Here, a two-stage topology of three-phase grid integrated solar PV system is implemented, where the loads are connected at ...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的组串式逆变器（如SG系列）和集中式逆变器在弱电网环境下的并网性能优化具有重要参考价值。弱电网下的电压波动和阻抗变化是当前光伏电站面临的挑战，NLKAKF算法能显著提升逆变器在复杂电网条件下的鲁棒性与动态响应速度。建议研发团队关注该自适应控制策略，将其集成至iSolarCloud智能运维平台或逆变器固件中，以提升产品在偏远地区或弱电网场景下的发电效率及并网合规性，进一步巩固公司在复杂电网适应性方面的技术领先地位。