【摘 要】随着光伏产业的快速发展，光伏并网逆变器作为光伏系统与电网连接的核心设备，其控制策略的优劣直接影响系统的发电效率、电能质量及并网稳定性。传统控制策略在复杂工况下存在响应速度慢、抗干扰能力弱、控制精度低等问题。人工智能技术凭借强大的非线性映射能力、自适应学习能力和鲁棒性，为光伏并网逆变器控制策略的优化提供了新的解决方案。文章首先分析了光伏并网逆变器控制的核心问题；其次探讨了人工智能算法在这些核心问题中的应用优势；最后深入研究了基于神经网络、模糊控制、强化学习等人工智能算法的光伏并网逆变器控制策略，可为光伏并网逆变器控制性能的提升提供理论参考与技术支撑。

【关键词】人工智能；光伏并网逆变器；控制策略

引言

随着全球能源转型与“双碳”目标的提出，光伏发电作为清洁能源的开发与利用日益广泛。光伏并网逆变器是光伏供电系统的关键设备，主要功能是将光伏阵列输出的直流电能转换成与电网同频率同相位的交流电能，并进行电能的有效传输。光伏阵列输出功率受到日照强度、环境温度等自然条件的影响具有强烈的非线性特性，而电网电压变化、负载波动等工况同样对光伏逆变器的运行控制形成干扰。传统的光伏并网逆变器控制方法，如扰动观察法（Perturb and Observe，P&O）、增量电导法（Incremental Conductance Method，INC）在最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）控制中存在跟踪精度低、稳态抖动等问题；在并网电流控制中，比例-积分（ProportionalIntegral，PI）控制器难以克服系统的非线性、参数摄动的特点，使得电流的谐波含量较大，电能品质差。随着人工智能技术的快速进步，为以上问题的解决提供了新的思路。人工智能算法具有对系统运行数据的学习功能，可以建立复杂系统中的非线性模型，实现对控制参数的自动调节，从而实现提高控制系统的鲁棒性和控制精度的目的。

一、光伏并网逆变器控制核心问题分析

（一）MPPT控制问题

光伏阵列的输出特性是非线性的，不同的光照强度和环境温度下的PV曲线形状各不相同，并且只有唯一的最大功率点（Maximum Power Point，MPP）。MPPT控制的目标是实时跟踪光伏阵列的MPP，使光伏系统一直工作在最大功率点输出状态，从而实现提高光伏发电效率的目标。传统的MPPT控制方法有P&O、INC等。P&O利用扰动光伏阵列输出电压，通过观察输出功率方向确定是升压还是降压，从而跟踪MPP。该算法原理简单、容易实现，但在MPP附近存在稳态振荡，造成功率的损失。INC利用光伏阵列PV曲线在MPP处的电导增量为零这一特性实现跟踪，其跟踪精度比P&O高，但是对于光照强度快速变化的状况比较容易产生误判，出现跟踪超前的情况[1]。

（二）并网电流控制问题

并网电流控制是光伏并网逆变器的另一个主要控制功能，目的是控制逆变器的输出交流电与电网电压同频同相，且电流谐波含量符合电网要求，确保电能质量。并网电流控制效果直接关系到逆变器对电网的兼容能力以及系统稳定性。传统并网电流控制方式采用PI控制器，通过PI调节并网电流与参考电流之差来产生控制量脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation，PWM）信号，进而实现对逆变器的开关器件的控制。但是PI控制器是一个线性控制算法，光伏并网逆变器系统是非线性系统，PI控制的输出不能很好地适应光伏并网逆变系统的非线性特性。电网电压发生扰动、负载发生变化或逆变器发生参数摄动，PI控制不能对扰动做出迅速响应，导致并网电流出现畸变，产生过多的谐波成分，可能导致系统不稳定。此外，在三相并网逆变器中，电网电压的不平衡会使并网电流中出现负序谐波，影响并网电能的质量。

（三）孤岛检测问题

孤岛效应是指在电网因故障、检修等原因中断供电时，光伏并网逆变器仍持续向局部负载供电形成的独立供电系统。孤岛效应将危及电网检修人员的人身安全，也可能损坏电网设备和逆变器本身，孤岛检测是光伏并网逆变器必不可少的功能之一。传统的孤岛检测方法主要有被动式与主动式孤岛检测方法。