基于虚拟阻抗与机器学习算法的微电网光伏单元高频谐振自适应抑制方法研究

为解决光伏并网系统与微电网阻抗交互引发的高频谐振(HFR)问题，伊朗Amirkabir理工大学团队创新性地将虚拟阻抗(VI)与K近邻(KNN)算法相结合，开发出动态调谐控制框架。该研究通过状态空间建模和阻抗分析，在MATLAB/Simulink中实现自适应控制，使不同补偿电容(17/12/10μF)下的总谐波失真(THD)从16.39-21.53%降至0.13-0.41%，R2达0.976，显著提升弱电网环境下光伏微电网的动态稳定性。

　　

随着可再生能源占比提升，光伏并网系统与微电网的阻抗交互引发高频谐振(HFR)问题日益突出。当光伏系统输出阻抗与微电网等效阻抗在特定频段产生负阻尼交互时，会导致300Hz以上高频振荡，造成设备脱网甚至系统崩溃。传统虚拟阻抗(VI)方法虽能抑制固定频段谐振，但面对微电网拓扑变化、负载波动等动态场景时，其固定参数设计难以实现宽频带谐波抑制。这一问题在弱电网或含并联补偿电容的微电网中尤为显著，亟需开发具有实时适应能力的智能控制策略。

伊朗Amirkabir理工大学(Amirkabir University of Technology)电气工程系的研究团队在《Results in Engineering》发表创新研究，提出融合机器学习算法的自适应VI控制框架。该工作首先建立包含DC/AC转换动态的两阶段光伏逆变器状态空间模型，通过dq坐标系下的阻抗特性分析，揭示不同补偿电容(10-17μF)引发的4800-9650Hz谐振机理。进而设计基于K近邻(KNN)算法的参数预测系统，以逆变器输出功率(P_out)、直流电压(V_dc)、电网电压/电流(V_grid/I_grid)为输入特征，动态优化VI的高通滤波器参数(A₁-A₄)。关键技术包括：LCL滤波器阻抗重塑、频域稳定性分析、机器学习数据集构建及Python-MATLAB联合仿真。

研究结果显示：在未施加控制时，17μF补偿电容导致4800Hz谐振，THD高达20.13%；采用固定参数VI虽能暂时抑制谐振，但在电容突变为12μF(谐振频率7030Hz)时系统再度失稳。而所提方法通过实时调整VI参数，使THD稳定在0.13-0.41%，较传统方法提升两个数量级。特别在0.8p.u.电压暂降工况下，仍保持相位裕度>83°，验证了算法的鲁棒性。阻抗分析表明，该方法使光伏系统输出阻抗Z_pv在300-10000Hz频段始终远离微电网阻抗轨迹，避免奈奎斯特曲线包围(-1,0)点。

该研究的突破性在于首次将数据驱动思想引入VI参数优化领域，KNN模型以0.01833的RMSE实现多工况精准预测。相比文献报道的电容电流反馈(CCF)、滑模控制(SMC)等方法，新方案兼具电压反馈控制(VFC)的宽频带优势与固定VI(FVI)的低复杂度特点。工程意义在于为高比例新能源并网提供即插即用解决方案，其MATLAB实现方式便于移植到实际光伏逆变器控制器。未来工作可探索深度学习算法在阻抗适配中的潜力，并考虑三相不平衡等更复杂电网条件。