基于机器学习的自适应虚拟阻抗控制策略在光伏微电网高频谐振抑制中的应用研究

为解决光伏(PV)系统接入微电网时因阻抗失配引发的高频谐振(HFR)问题，Mohammad Hossein Nemati团队提出了一种结合虚拟阻抗(VI)与K近邻(KNN)算法的自适应控制框架。该研究通过状态空间建模和机器学习参数调谐，实现了THD从20.13%降至0.41%的宽频谐波抑制，R2达0.976，为弱电网环境下可再生能源并网稳定性提供了创新解决方案。

　　

随着全球能源结构转型加速，光伏(PV)系统在微电网中的渗透率持续攀升，但随之而来的高频谐振(HFR)问题日益凸显。当光伏系统的输出阻抗与微电网等效阻抗相互作用时，可能引发300Hz以上的高频振荡，导致设备脱网甚至系统崩溃。传统虚拟阻抗(VI)控制方法虽能缓解特定频率谐振，但面对微电网拓扑变化、负载波动等动态场景时，其固定参数设计往往捉襟见肘。更棘手的是，并联补偿电容等设备会进一步改变系统阻抗特性，使得谐振频率呈现"移动靶点"特征——这正是当前可再生能源并网技术面临的"阿喀琉斯之踵"。

针对这一挑战，伊朗德黑兰阿米尔卡比尔理工大学(Amirkabir University of Technology)电气工程系的Mohammad Hossein Nemati团队在《Results in Engineering》发表了一项创新研究。他们巧妙地将传统虚拟阻抗技术与机器学习算法相结合，开发出能自适应微电网阻抗变化的智能控制系统。这项研究不仅建立了包含DC/AC转换动态的全状态空间阻抗模型，更开创性地采用K近邻(KNN)算法实时预测最优VI参数，实现了"动态跟踪谐振频率-自动调谐阻尼特性"的闭环控制。

研究团队首先构建了两级光伏逆变器的精细化模型，涵盖LCL滤波器、Boost变换器和同步参考系锁相环(SRF-PLL)等关键组件。通过频域阻抗分析，他们量化了不同补偿电容(10-17μF)对谐振频率的影响规律，发现微电网电容值每减小2μF，谐振频率会跃升约2000Hz。基于此，团队开发了基于KNN的预测引擎：以逆变器输出功率(P_out)、直流链路电压(V_dc)、电网电压/电流有效值作为输入特征，动态输出4个VI参数(A₁-A₄)。该算法在测试集上表现出色，平均RMSE仅0.01833，且无需在线重训练即可适应新的电网状态。

研究结果部分揭示了多项重要发现：

1. 阻抗特性分析：通过Bode图证实，未补偿系统在4800-9650Hz频段存在180°以上相位突变，这正是HFR的频域特征。

2. 固定参数VI的局限：虽然传统VI能将THD从21.53%降至3%以下，但在电容突变场景下会再次失稳，凸显刚性控制的固有缺陷。

3. 自适应方案优势：KNN-VI系统在17μF/12μF/10μF三种补偿条件下，分别将THD压制到0.41%/0.13%/0.32%，且电压暂降测试中保持稳定。

4. 跨场景鲁棒性：当电网电压骤降至0.6p.u.时，系统仍能维持谐波失真率低于1%，验证了方法的工程实用性。

这项研究的突破性在于首次将数据驱动策略引入VI参数优化领域，解决了阻抗时变系统的控制难题。相比文献报道的滑模控制(SMC)或固定VI等方法，该方案在保持89.7%相位裕度的同时，将谐振抑制带宽扩展了3.2倍。特别值得关注的是，机器学习模块仅需测量4个电气量即可实现精准预测，极大降低了工程实施复杂度。正如作者指出，这种"轻量级AI+电力电子"的融合范式，为未来高比例可再生能源电网的稳定运行提供了可扩展的技术路径。该成果不仅适用于光伏系统，其方法论对风电、储能等电力电子接口设备同样具有借鉴意义。