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分布式光伏并网发电系统控制研究
分布式光伏并网发电系统控制研究
摘要：随着人们对清洁能源的需求日益增加，分布式光伏并网发电系统的应用越来越广泛。然而，由于光伏发电的特性和并网系统的复杂性，对该系统的控制策略进行研究显得尤为重要。本论文主要探讨了分布式光伏并网发电系统的控制方法，包括功率控制、电压控制和频率控制等方面的研究，并提出了相应的解决方案。
一、引言
光伏发电是利用太阳能直接转换成电能的一种清洁能源形式，其具有环境友好、易于安装和维护等优点。分布式光伏并网发电系统通过将光伏发电系统与电网相连接，实现电能的互相流动，为供电系统提供了可再生能源。然而，由于光伏发电的不稳定性以及并网系统的复杂性，对该系统进行控制成为必要。
二、功率控制方法
分布式光伏并网发电系统需要能够控制输出功率以满足电网负荷需求。常见的功率控制方法包括最大功率点跟踪（MPPT）和功率限制控制。MPPT算法能够使光伏阵列始终工作在最大功率点，提高系统的效率。功率限制控制则通过控制逆变器的输出功率来保证系统输出功率不超过电网容量的限制。
三、电压控制方法
分布式光伏并网发电系统还需要能够控制输出电压以保持电网的稳定性。电压控制方法主要包括无功功率控制和电压无序控制。无功功率控制通过控制逆变器的输出无功功率来调节电网的电压。电压无序控制则通过控制逆变器的输出电流来调节电网的电压。
四、频率控制方法
电网的频率也是保持电网稳定运行的重要参数。频率控制方法主要包括有功功率控制和频率调度控制。有功功率控制通过控制逆变器的输出有功功率来调节电网的频率。频率调度控制则通过调节逆变器的工作频率来使其与电网频率保持同步。
五、解决方案
为了实现对分布式光伏并网发电系统的控制，可以采用模糊控制、神经网络控制和模型预测控制等方法。模糊控制方法能够应对光伏发电系统非线性和不确定性的特点。神经网络控制方法可以根据系统的输入和输出数据来训练神经网络模型，实现对系统的精确控制。模型预测控制方法可以通过建立系统的数学模型，预测系统未来的发展趋势，从而制定相应的控制策略。
六、结论
分布式光伏并网发电系统的控制是保证系统稳定运行的关键。本论文综述了功率控制、电压控制和频率控制等方面的研究，并提出了模糊控制、神经网络控制和模型预测控制等解决方案。随着技术的不断进步，对分布式光伏并网发电系统控制的研究将会得到进一步的发展和完善。
参考文献：
[1]R.Ramaprabha,“Modeling,controlandsimulationofagridconnectedphotovoltaicsystem,”EnergyConversionandManagement,vol.49,no.2,pp.217–224,2008.
[2]S.S.SharmaandM.K.S.S.Sai,“Acomprehensivereviewofdistributedmaximumpowerpointtrackingalgorithmsforphotovoltaicsystems,”RenewableandSustainableEnergyReviews,vol.57,pp.1501–1514,2016.
[3]H.Mokhlis,A.H.A.Bakar,H.H.Abdul-Malek,I.Musirin,andA.M.Nizar,“Areviewofresidentialgrid-connectedphotovoltaicsystemwithbatteryapplication,”RenewableandSustainableEnergyReviews,vol.81,pp.1677–1687,2018.
[4]Y.Zhong,P.Guo,andX.Chen,“Design,modeling,andcontrolofadistributedphotovoltaicgeneratorsystem,”IEEETransactionsonEnergyConversion,vol.27,no.2,pp.456–465,2012.