基于知识传播优化算法的单相单级光伏并网系统控制策略研究及其在电力质量提升中的应用

为解决光伏并网系统中存在的直流母线电压波动、谐波污染及功率平衡控制难题，研究人员开展了一种基于新型知识传播优化（KPO）算法的单相单级光伏并网系统控制策略研究。该研究通过KPO算法优化直流母线电压控制，实现了系统在辐照度变化、负载突变及运行模式切换等多种动态条件下的稳定运行，有效降低了总谐波失真（THD<5%），提升了系统电能质量与运行效率，为可再生能源的高效集成提供了创新性解决方案。

　　

随着可再生能源的快速发展，光伏并网系统在电力系统中的渗透率不断提高，然而其固有的间歇性和波动性给电网稳定运行带来严峻挑战。单相单级光伏并网系统作为分布式能源接入的重要形式，在实际应用中面临直流母线电压波动、谐波污染以及功率平衡控制等多重技术难题。传统控制策略往往难以在辐照度突变、负载变化和运行模式切换等动态工况下维持系统稳定，导致电能质量下降甚至设备损坏。

为应对这些挑战，研究人员在《Results in Engineering》发表论文，提出了一种基于新型知识传播优化（Knowledge Propagation Optimization, KPO）算法的先进控制策略。该研究通过模拟人类知识传播的四种场景（合作者、竞争者、合作者变竞争者、竞争者变合作者），构建了兼具全局探索和局部开发能力的优化算法，有效提升了系统在复杂工况下的适应性和鲁棒性。

研究采用的关键技术方法包括：基于增量电导法（Incremental Conductance, InC）的最大功率点跟踪（MPPT）控制，确保光伏阵列始终工作在最大功率点；基于自适应比例积分（PI）的直流母线电压调节，通过KPO算法优化控制器参数；以及基于自适应比例复积分（Proportional Complex Integral, PCI）的电压源变换器（VSC）控制，实现谐波抑制和无功补偿。实验数据来自硬件在环（HIL）测试平台，采用Opal-RT 5700和DSP320F28379D微控制器构建仿真环境。

研究结果通过多个维度得到验证：

稳态分析表明系统在额定工况下电网电流总谐波失真（THD）仅为2.01%，电压THD为1.38%，负载电流THD为32.16%，完全符合IEEE1547标准要求。

直流母线分析显示KPO算法优化的直流电压在动态过程中波动最小，较SSO、PSO、ACO等算法具有更优越的稳定性表现，有效抑制了二次谐波分量。

负载变化分析证实系统在非线性负载突加突卸时能保持直流电压稳定，负载电流THD始终维持在较低水平，证明了控制策略的抗干扰能力。

运行模式切换分析系统在PV-DSTATCOM模式（向电网馈电）和DSTATCOM模式（从电网取电）之间平滑过渡，展示了良好的模式适应能力。

通过辐照度变化（1000W/m2?600W/m2）、负载突变（0-100%额定负载）和运行模式切换等严苛测试，KPO算法均表现出优于传统优化算法的性能，其收敛速度提高30%以上，稳态误差降低45%，显著提升了系统的动态响应特性。

该研究的核心结论表明：基于知识传播优化算法的控制策略不仅有效解决了单相单级光伏并网系统的关键技术难题，还为可再生能源并网控制提供了新的思路。KPO算法通过模拟人类知识传播的智能行为，实现了控制参数的自适应优化，使系统在各种动态条件下都能维持直流母线电压稳定、保证电能质量合格、实现功率平衡控制。这项研究对推动分布式能源的高效利用和智能电网建设具有重要意义，为未来可再生能源大规模并网提供了可靠的技术支撑。