### 中文标题 一种基于内部信号的并网光伏系统新型无传感器MPPT控制技术

《Energies》：A Novel Sensorless MPPT Control Technique for Grid-Connected PV System Operating on Internal Signals

　　

最大功率点跟踪（maximum power point tracking, MPPT）对于在变化的运行条件下最大化光伏（photovoltaic, PV）系统的能量提取至关重要。本文研究了一种用于并网光伏系统的无传感器控制方案（sensorless control scheme, SCS），该方案通过利用内部功率因数校正电导信号G_P，消除了MPPT对额外PV侧电压和电流传感器的需求。SCS通过分段线性参考电压斜坡来调节PV运行点，其方向由内部控制变量的连续变化决定，目标是最大化平均电网注入功率P_Ac。所提出的方案在静态和动态辐照条件下，并在多种扰动幅度ΔV下，通过PSIM仿真与常规扰动观察法（perturb-and-observe, P&O）算法进行了系统评估。结果表明，SCS在所研究的运行范围内保持了较高的MPPT效率，在静态辐照下最高可达99.96%，在动态辐照曲线下可达98.91%。研究还评估了斜坡幅度对跟踪动态、稳态振荡、电网侧功率传输以及电网电流总谐波畸变率（total harmonic distortion, THD）的影响。在所研究的300 W/m²低辐照条件且ΔV = 21 V的情况下，SCS产生的电网电流THD为0.144%，而P&O为0.22%，相对降低了约34.5%。SCS框架适用于单级（single-stage, SS-GPVS）和双级（dual-stage, DS-GPVS）并网光伏架构，并提供了一种基于现有变换器控制信号的低复杂度MPPT方法。

光伏（PV）发电系统的输出功率受光照强度和温度影响呈非线性变化，需通过最大功率点跟踪（MPPT）技术实时调整运行点以最大化能量提取。传统MPPT方法，特别是扰动观察法（P&O），虽实现简单，但依赖外部电压/电流传感器，增加了硬件成本、复杂度及对测量噪声的敏感性；且其控制目标仅聚焦于光伏侧最大功率，忽略了逆变器效率和功率级损耗，导致实际注入电网的功率并非最优。同时，P&O需要显式功率/导数计算和扰动步长整定，参数选择不当会引发振荡或效率损失。因此，亟需一种既能保持高跟踪精度、简化硬件需求，又能优化电网注入功率的MPPT方法。

针对上述问题，研究人员提出了一种无传感器控制方案（SCS）。该方案不依赖额外PV侧电压/电流传感器，而是利用并网变换器控制结构中已有的内部功率因数校正电导信号G_P来实施MPPT。SCS通过分段线性参考电压斜坡调节PV运行点，其方向根据内部控制变量的连续变化确定，目标是最大化平均电网注入功率P_Ac。研究人员在PSIM环境中将SCS与传统P&O在静态和动态辐照条件下进行了系统对比，并评估了斜坡幅度对跟踪动态、稳态振荡、电网侧功率传输和电网电流总谐波畸变率（THD）的影响。结果表明SCS在静态和动态工况下均达到较高效率，并在低辐照条件下显著改善THD。该框架兼容单级（SS-GPVS）和双级（DS-GPVS）并网光伏架构，提供了一种基于现有控制信号的低复杂度MPPT手段。

为评估SCS性能，研究人员在PSIM软件（版本2024.1）中搭建了额定功率3057 W的光伏阵列并网系统仿真模型，比较研究聚焦于单级（SS-GPVS）拓扑。系统模型中引入了串联电阻R_s和并联电阻R_p以模拟逆变器损耗。对比测试在恒定的1000 W/m²和300 W/m²辐照条件以及基于EN 50530标准的动态辐照曲线（变化率100 W/m²/s，范围300–1000 W/m²）下进行。两种算法均在不同扰动幅度ΔV（3至21 V）下运行，以考察斜坡/扰动步长的影响；仿真结果后处理使用MATLAB 2025完成。

在静态辐照仿真中，研究人员观察到较大的ΔV会导致光伏板功率P_Pan振荡幅度增大，平均提取功率下降；而ΔV较小时振荡减小、运行点更接近MPP。母线电压V_Bulk出现两倍电网频率（2f_Ac）纹波，且其振荡幅度随ΔV增大而增大，这表明需要在跟踪速度与稳态效率之间进行权衡。

在EN 50530动态辐照曲线下，ΔV = 3 V时系统响应缓慢，无法快速跟踪辐照变化；ΔV = 21 V时响应迅速但稳态振荡加剧；ΔV = 12 V时展现出较好的平衡，既快速收敛又维持了稳定性。总体而言，SCS在静态和动态条件下均能保持可靠的MPPT跟踪性能。

在同一运行条件下将SCS与P&O对比并计算功率增益P_GAIN。在高辐照（1000 W/m²）下两者性能接近；在低辐照（300 W/m²）下，当ΔV = 21 V时，SCS相对于P&O的功率增益提升约1.4%，表明SCS在挑战性的低辐照条件下能更稳定地保持能量捕获效率。

在完整动态辐照曲线上的比较显示，SCS的最大平均面板功率为2001 W（ΔV = 6 V），最大平均电网功率为1930 W；P&O对应的最大值分别为1995 W和1926 W（均在ΔV = 6 V）。SCS的最小值也高于P&O（1984 W对比1958 W；1909 W对比1883 W，均在ΔV = 3 V）。尽管总体提升有限，但SCS在不增加外部传感器或额外复杂性的前提下实现了这些结果。

通过比较两种算法的G_P信号波形发现，SCS产生的G_P信号更平滑，没有P&O信号中的尖峰和高幅值波动，尤其在ΔV = 12 V时。清洁稳定的G_P信号直接降低了注入电网电流的谐波畸变。在1000 W/m²高辐照下，两种算法的THD均低于0.1%；在300 W/m²低辐照下，THD增大，但SCS在所有ΔV下均低于P&O。尤其当ΔV = 21 V时，SCS的THD为0.144%，P&O为0.22%，相对降低约34.5%。虽远低于IEEE 519规定的5%限值，但该结果仅为仿真比较，而非正式合规性评估。

SCS通过利用内部G_P信号代替外部传感器，从根本上避免了测量噪声的影响，并简化了硬件。其控制规律采用分段线性斜坡和积分式更新，无需显式的功率或导数计算。与先进的MPPT方法（如人工神经网络、自适应模糊逻辑、PSO混合及P&O-模糊逻辑控制）相比，SCS在无需外部传感、预测建模或随机优化的情况下获得了约99.9%静态和98.9%动态MPPT效率，计算复杂度更低，更适合对鲁棒性和集成性要求高的并网场景。

本研究提出了无传感器、基于斜坡的SCS MPPT控制器，其设计目标不是单纯提取光伏侧最大功率，而是最大化电网注入功率P_Ac。利用内部PFC控制信号G_P，SCS消除了对外部电流/电压传感器的需求，降低了系统架构复杂度、实施成本和对测量噪声的敏感性。该技术在广泛的ΔV范围内保持稳定，静态MPPT效率可达约99.9%，动态约98.9%，并维持较低的电网电流THD（在所研究的低辐照条件下相对P&O最大降低34.5%）。与P&O相比，SCS在高ΔV下效率衰减更小，且低计算复杂度和无传感器特性赋予其优于基于人工智能或元启发式MPPT方法的实施优势。SCS适用于单级（SS-GPVS）和双级（DS-GPVS）系统，并在DS-GPVS中允许升压变换器固定占空比运行，从而降低变换损耗。当前验证仅限于均匀辐照、单一MPP和标称电网条件，未来需评估突变辐照、温度变化、部分遮挡及电网电压扰动等更广泛的工况，并考虑结合机器学习或混合MPPT算法以提高系统在失配条件下的适应性。