数据驱动的光伏逆变器LVRT参数辨识：粒子群优化与实测验证

本文主要探讨的是基于数据测试和粒子群优化算法的光伏逆变器低电压穿越（LVRT）特性辨识方法。在现代光伏发电系统中，逆变器的低电压穿越控制性能对于保持系统的稳定运行至关重要。然而，由于逆变器制造商通常不会公开全部控制参数，以及运行环境的变化，这些参数的准确性直接影响到光伏系统在电网故障时的响应能力。 文章首先进行了灵敏度分析，这是一种预处理步骤，通过评估待辨识参数对系统性能的影响程度，确定哪些参数对于LVRT控制最为关键。作者提出了一种数据测试方案，旨在收集在各种工作条件下逆变器的实测数据，这些数据将成为参数辨识的基础。 接着，文章引入了自适应惯性权重粒子群优化智能算法，这是一种优化算法，能够有效地搜索参数空间，寻找最优的控制参数组合。通过多组实测数据的融合，这个算法能够准确地辨识出光伏并网系统LVRT控制参数的最佳设置。 辨识过程结束后，最优参数被用于逆变器模型的计算，通过比较模型预测结果与实际测量数据的误差，验证了辨识方法的有效性和准确性。该方法特别关注了不同功率等级逆变器可能带来的误差，确保了辨识结果具有较高的精度和一致性，这对于工程实际中的应用具有重要意义。 总结来说，本文的研究提供了实用的光伏逆变器LVRT控制参数辨识策略，通过实测数据驱动的智能算法，能够在实际运行环境中高效地获取参数，这对于提升光伏发电系统的稳定性、减少故障风险和优化电力系统规划具有显著的价值。关键词包括实测数据、粒子群优化算法、参数辨识、低电压穿越和光伏逆变器，这表明了文章研究的核心内容和焦点领域。