找到 2 条结果 · 光伏发电技术
太阳辐照度变化下光伏系统的动态状态估计
Dynamic State Estimation for Photovoltaic Under Variations of Solar Irradiance
Jianan Shan · Yijun Xu · Wei Gu · Zongsheng Zheng 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年6月
动态状态估计（DSE）在电力系统的监测和运行中起着基础性作用。尽管以往的研究主要集中于传统同步发电，但随着可再生能源渗透率的不断提高，光伏（PV）系统的状态估计越来越受到关注。然而，现有研究主要针对静态估计，或者采用过于简化的动态模型，且对太阳辐照度采用确定性假设。显然，这种假设在实际中并不成立，必然会导致估计结果出现偏差。针对这些问题，本文首次对包含光伏阵列、升压转换器、逆变器和滤波器的详细两级光伏系统进行动态状态估计研究。此外，为避免太阳辐照度变化导致估计结果出现偏差，本文进一步提出将太阳辐...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对光伏系统动态状态估计（DSE）的研究具有重要的工程应用价值。论文首次针对包含光伏阵列、升压变换器、逆变器和滤波器的完整两级光伏系统建立了详细动态模型，这与我司主流光伏逆变器产品的实际拓扑结构高度契合，为实现更精准的系统监控和控制奠定了理论基础。 该技术的核心创新在...
一种基于机器学习的光伏系统在复杂局部遮阴条件下的全局最大功率点跟踪技术
A Machine Learning-Based Global Maximum Power Point Tracking Technique for a Photovoltaic Generation System Under Complicated Partially Shaded Conditions
Yi-Hua Liu · Yu-Shan Cheng · Yu-Chih Huang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月
在局部遮阴条件下，光伏系统输出功率与电压关系呈多峰特性，导致全局最大功率点（GMPP）追踪困难。本文提出一种基于机器学习的两阶段GMPPT方法：第一阶段采用回归树预测GMPP大致位置，第二阶段利用α-扰动观察法精确捕获GMPP。通过建立仿真平台生成训练数据，优化并集成回归树模型。在252种遮阴模式下，平均跟踪损耗为2.13 W，平均响应时间0.11秒，准确识别出244种情况下的GMPP区间。实验结果表明，该方法在追踪精度和速度上均优于五种先进方法。
解读: 该机器学习GMPPT技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT算法优化具有重要应用价值。当前SG逆变器在复杂遮阴场景下的多峰功率曲线处理仍依赖传统扰动观察法，易陷入局部最优。该研究提出的回归树+α-扰动观察两阶段方法，可将平均响应时间缩短至0.11秒，跟踪损耗降至2.13W，显著优于现有方案。建议将...