大规模光伏并网对低频振荡的影响机制与控制策略研究

大规模光伏并网对低频振荡的影响机制与控制策略研究一、引言1.1研究背景与意义随着全球对清洁能源的需求不断增长，光伏发电作为一种可持续的能源形式，在电力系统中的应用日益广泛。近年来，我国光伏发电并网装机容量持续攀升，截至2021年底，已突破3亿千瓦大关，连续7年稳居全球首位，分布式光伏也呈现出迅猛的发展态势。大规模光伏并网在为能源结构优化带来积极影响的同时，也给电力系统的稳定运行带来了新的挑战，其中低频振荡问题尤为突出。低频振荡是指电力系统中发电机的转子角、转速，以及相关电气量如线路功率、母线电压等发生近似等幅或增幅的振荡，其频率一般在0.1-2.5Hz。这种振荡现象一旦发生，会导致电力设备的损坏，缩短设备的使用寿命，严重影响电力系统的稳定性。当低频振荡发生时，电压和电流的周期性波动会使电力设备承受额外的应力，加速设备的老化和磨损。低频振荡还可能引发连锁反应，破坏电力系统的稳定运行，甚至导致系统解列，造成大面积停电事故，给社会经济带来巨大损失。在20世纪90年代，我国南方联营电网就曾发生因低频振荡导致的系统振荡事故，造成了严重的后果。大规模光伏并网与低频振荡之间存在着密切的关联。由于光伏电源的输出特性受光照强度、温度等环境因素的影响较大，其功率的波动会对电力系统的潮流分布产生影响，进而改变系统的阻尼特性，增加低频振荡的发生风险。光伏逆变器的控制策略和参数设置也可能与电力系统的固有特性不匹配，引发低频振荡。因此，深入研究大规模光伏并网对低频振荡的影响及控制方法，对于保障电力系统的安全稳定运行具有重要的现实意义。通过对大规模光伏并网与低频振荡关系的研究，可以揭示低频振荡的产生机理和传播规律，为制定有效的控制策略提供理论依据。在控制方法研究方面，探索新型的控制技术和策略，如基于人工智能的控制算法、多源协同控制方法等，能够提高对低频振荡的抑制效果，增强电力系统的稳定性和可靠性。这不仅有助于推动光伏发电的大规模应用，促进能源结构的优化升级，还能为电力系统的规划、设计和运行提供科学指导，降低电力系统运行风险，保障电力供应的安全与稳定。1.2国内外研究现状在大规模光伏并网对低频振荡影响的研究方面，国内外学者已取得了一定的成果。国外研究起步相对较早，在理论分析和实验验证方面积累了丰富的经验。通过建立详细的电力系统模型，结合实际运行数据，运用特征值分析法等手段，深入探究光伏电源接入位置、容量以及逆变器控制策略等因素对低频振荡的影响机制。有研究指出，光伏逆变器的快速响应特性可能导致系统阻尼降低，从而增加低频振荡的风险，不同的光伏电站布局和电网结构也会对低频振荡产生不同程度的影响。国内在这一领域的研究近年来也发展迅速。众多学者针对我国电网的特点和光伏发展现状，开展了大量的研究工作。通过理论推导和仿真分析，研究发现随着光伏渗透率的提高，电力系统的振荡模式和阻尼特性会发生变化，部分地区的电网在高光伏接入情况下出现了低频振荡加剧的现象。一些研究还关注到光照强度、温度等环境因素对光伏输出功率的影响，进而分析其与低频振荡之间的关联，认为环境因素的不确定性会导致光伏功率的波动，从而对电力系统的稳定性产生潜在威胁。在低频振荡控制方法的研究上，国内外均有多种策略被提出。国外在先进控制技术的应用方面较为领先，如采用自适应控制、鲁棒控制等方法来提高对低频振荡的抑制效果。自适应控制能够根据系统运行状态的变化实时调整控制参数，增强系统的适应性；鲁棒控制则强调对系统不确定性的容忍度，提高系统在复杂环境下的稳定性。在一些实际工程中，通过优化逆变器的控制算法，采用基于模型预测控制（MPC）的策略，能够有效减少低频振荡的发生，提高电力系统的稳定性。国内则侧重于结合我国电力系统的实际需求，探索适合国情的控制方法。一方面，对传统的电力系统稳定器（PSS）进行改进和优化，通过调整PSS的参数和结构，使其更好地适应大规模光伏并网后的系统特性，增强对低频振荡的阻尼作用；另一方面，积极研究多源协同控制方法，如将光伏与储能、风电等其他能源形式相结合，利用储能系统的快速充放电特性和平滑功率波动的能力，以及风电的互补特性，实现多能源之间的协调控制，共同抑制低频振荡。一些研究还尝试运用人工智能技术，如神经网络、模糊控制等，对低频振荡进行预测和控制，取得了一定的成果。神经网络能够通过学习大量的历史数据，建立准确的预测模型，提前预警低频振荡的发生；模糊控制则可以根据系统的模糊状态信息，灵活地制定控制策略，提高控制的精度和效果。尽管国内外在大规模光伏并网对低频振荡的影响及控制方法研究方面取得了不少成果，但仍存在一些不足之处。在影响机制的研究中，部分模型对光伏电源和电力系统的复杂特性考虑不够全面，尤其是在多因素耦合作用下，对低频振荡的产生和发展规律的揭示还不够深入。一些研究仅考虑了单一光伏电站接入的情况，对于多个光伏电站同时并网以及它们之间的相互影响研究较少，而实际电力系统中往往存在多个光伏电站，它们之间的相互作用可能会使低频振荡问题更加复杂。在控制方法上，现有的一些控制策略在实际应用中仍面临挑战。例如，某些先进的控制算法计算复杂度较高，对硬件设备的要求也较高，这在一定程度上限制了其在实际电力系统中的推广应用；一些控制策略的鲁棒性和适应性还有待进一步提高，难以在系统运行状态发生较大变化时保持良好的控制效果。此外，对于不同控制策略之间的协同优化研究相对较少，如何综合运用多种控制方法，实现优势互补，以达到更好的低频振荡抑制效果，也是一个亟待解决的问题。针对这些不足，本文将进一步深入研究大规模光伏并网对低频振荡的影响机制，全面考虑各种因素的相互作用，建立更加准确和完善的数学模型。在控制方法方面，将探索新型的控制策略，降低算法的计算复杂度，提高其鲁棒性和适应性，并研究多种控制策略的协同优化方法，以有效抑制低频振荡，保障电力系统的安全稳定运行。二、大规模光伏并网系统与低频振荡理论基础2.1大规模光伏并网系统概述光伏并网系统主要由光伏阵列、汇流箱、逆变器、变压器以及相关的控制和保护设备组成。其中，光伏阵列是系统的核心部件，由大量的光伏电池组件串联和并联而成。光伏电池利用半导体材料的光生伏特效应，将太阳光能直接转换为直流电。当太阳光照射到光伏电池上时，光子与半导体材料中的原子相互作用，激发出电子-空穴对，在电池内部电场的作用下，电子和空穴分别向电池的两端移动，从而产生直流电输出。汇流箱的作用是将多个光伏电池组件的直流输出进行汇集，减少直流电缆的使用数量，降低线路损耗和成本。它通常具备过流保护、防雷保护等功能，能够确保系统在各种工况下的安全运行。逆变器则是将汇流箱输出的直流电转换为与电网频率、相位和电压相匹配的交流电，以便顺利接入电网。逆变器的性能直接影响到光伏系统的发电效率和电能质量，其控制策略和参数设置至关重要。目前，常见的逆变器控制策略包括最大功率点跟踪（MPPT）控制、电流控制和电压控制等。MPPT控制能够使光伏阵列始终工作在最大功率点附近，提高光伏发电效率；电流控制用于确保逆变器输出的交流电符合电网的要求，如电流谐波含量、功率因数等；电压控制则主要用于维持逆变器输出电压的稳定，保证系统的正常运行。变压器用于将逆变器输出的低电压交流电升压至合适的电压等级，以满足电网接入的要求。在升压过程中，需要根据电网的电压等级和线路传输要求，合理选择变压器的变比和容量。相关的控制和保护设备则用于监测和控制整个光伏并网系统的运行状态，当系统出现异常情况时，如过压、过流、漏电等，能够及时采取保护措施，避免设备损坏和事故扩大。大规模光伏电站的并网方式主要有集中式并网和分布式并网两种。集中式并网通常适用于大型荒漠光伏电站等，其特点是所发电能被直接输送到大电网，由大电网统一调配向用户供电，与大电网之间的电力交换是单向的。这种并网方式的优点在于可以充分利用荒漠等土地资源丰富的地区，实现大规模的光伏发电，便于集中管理和维护，能够发挥规模经济效益，降低发电成本。但集中式并网也存在一些缺点，如电站通常离负荷点比较远，需要建设较长的输电线路，增加了输电成本和线路损耗；而且对电网的稳定性影响较大，一旦出现故障，可能会对整个电网造成较大的冲击。分布式并网则是将光伏发电系统分散安装在用户附近，如城市建筑物的屋顶、工业园区等，所发出的电能直接分配到用电负载上，多余或者不足的电力通过联结大电网来调节，与大电网之间的电力交换可能是双向的。分布式并网具有就地消纳、减少输电损耗、提高电力供应的可靠性和灵活性等优点，能够更好地满足用户的个性化用电需求，促进能源的高效利用。但分布式并网也面临着一些挑战，如分布式电源的数量众多、分布分散，给电网的调度和管理带来了困难；部分分布式光伏系统接入低压配电网，可能会对配电网的电压质量、继电保护等产生影响。大规模光伏并网还具有一些其他特点。光伏发电的输出功率受光照强度、温度等环境因素的影响较大，具有明显的间歇性和波动性。在晴天时，光照强度大，光伏电站的输出功率较高；而在阴天、雨天或夜晚，光照强度减弱甚至为零，光伏电站的输出功率也会随之降低或为零。温度的变化也会影响光伏电池的性能，进而影响输出功率。这种间歇性和波动性给电力系统的调度和控制带来了很大的困难，需要电力系统具备更强的调节能力和适应性，以保证电力供需的平衡和系统的稳定运行。大规模光伏并网对电网的电能质量也会产生一定的影响。由于光伏逆变器等电力电子设备的使用，会产生谐波、电压波动和闪变等电能质量问题。谐波会导致电网中的电气设备发热、损耗增加，影响设备的使用寿命和正常运行；电压波动和闪变则会影响用户的用电体验，对一些对电压稳定性要求较高的设备，如计算机、精密仪器等，可能会造成损坏。因此，在大规模光伏并网系统的设计和运行中，需要采取有效的措施来改善电能质量，如安装滤波器、采用先进的逆变器控制技术等。2.2低频振荡基本理论低频振荡指的是电力系统中发电机的转子角、转速，以及相关电气量如线路功率、母线电压等发生近似等幅或增幅的振荡，其振荡频率一般处于0.1-2.5Hz的范围。这种振荡现象的产生主要源于电力系统中发电机并列运行时，在受到扰动的情况下，发电机转子间会发生相对摇摆，当系统缺乏足够的阻尼时，这种摇摆就会持续振荡，进而引发低频振荡。随着电网互联规模的不断扩大，高放大倍数快速励磁技术被广泛采用，同时受经济性、环保等因素的影响，电网的运行更加接近稳定极限，使得低频振荡在世界各地的许多电网中频繁出现。低频振荡产生的根本原因是电力系统的负阻尼效应，这一现象常出现在弱联系、远距离、重负荷的输电线路上，特别是在采用快速、高放大倍数励磁系统的条件下，更容易发生。当系统缺乏阻尼甚至阻尼为负时，对应发电机转子间的相对摇摆，在输电线路上就会表现为功率波动。这种由系统缺乏阻尼或系统负阻尼引起的输电线路上的功率波动频率通常在0.1-2.0Hz之间，也就是我们所说的低频振荡，它又被称为功率振荡或机电振荡。从扰动的角度来看，低频振荡通常是由切机、输电线故障或保护误动、断路器设备事故以及损失负荷等因素引发的。这些扰动现象一般会经历产生、传播、消散的过程，在传播过程中可能会引发新的扰动，而针对扰动所采取的操作本身也是一种扰动，它们相互关联，在时间和空间上呈现出多重现象，这就是多重扰动存在的实际物理背景，若持续恶化相互作用，最终将导致系统失稳、解列，形成大规模的停电事故。根据涉及的机组数量和区域范围，低频振荡大致可分为局部模式振荡和区域间模式振荡两种类型。一般来说，涉及机组越多、区域越广，则振荡频率越低。对于局部模式振荡，其振荡频率相对较高，参与振荡的机组较少，因此只要在少数强相关机组上增加阻尼，就能显著地增加振荡模式的阻尼，从而抑制振荡。而区域间模式振荡的振荡频率较低，参与的机组较多，只有在多数参与机组上增加阻尼，才能显著地增加振荡模式的阻尼，这使得抑制区域间模式的低频振荡要比抑制局部模式的低频振荡更加复杂和困难，所以在系统运行中，区域间模式的低频振荡更容易发生。低频振荡具有一系列显著的特征。其振幅通常比较大，这是因为低频振荡往往是由于系统内部的失稳或者外部较大的扰动引起的，系统的反应比较强烈，所以振幅能够达到较高的值。振荡周期比较长，一般在几秒钟到几分钟之间，这是由其较低的振荡频率所决定的。低频振荡的能量主要集中在低频段，在高频段的能量则比较少。系统的阻尼和刚度对低频振荡的影响较为显著，而系统的惯性对振荡的影响相对较小，这是因为低频振荡的振荡周期较长，使得系统的阻尼和刚度对振荡的作用更加明显。低频振荡还容易引起系统失稳，在电力系统中，它可能会导致电力系统的崩溃，造成大面积停电等严重后果；在结构工程中，可能会引发结构的疲劳和损坏，影响结构的安全性和使用寿命。低频振荡对电力系统稳定性有着多方面的严重影响。在功角稳定性方面，低频振荡会使发电机转子间的相对角度不断变化，导致系统的功角特性发生改变。当振荡持续且无法得到有效抑制时，可能会使部分发电机之间的功角差不断增大，最终超过稳定极限，引发发电机失去同步，导致系统解列，造成大面积停电事故。在电压稳定性方面，低频振荡过程中，线路功率的波动会引起母线电压的波动，可能导致某些节点的电压下降到无法维持系统正常运行的水平。当电压过低时，会影响电力设备的正常工作，如电动机无法启动或转速下降，甚至可能引发电压崩溃，进一步破坏电力系统的稳定性。低频振荡还会对电力系统的经济运行产生负面影响，它会增加电力设备的损耗，降低发电效率，由于需要采取额外的控制措施来抑制振荡，也会增加系统的运行成本。三、大规模光伏并网对低频振荡的影响分析3.1影响原理分析大规模光伏并网对低频振荡的影响是一个复杂的过程，涉及多个方面的因素，以下将从系统阻尼特性、电网阻抗以及逆变器控制策略等角度深入剖析其原理。系统阻尼特性在电力系统的稳定性中起着关键作用，它能够抑制系统振荡，确保系统在受到扰动后能够迅速恢复稳定运行。而大规模光伏并网会通过改变系统潮流，进而对系统阻尼特性产生影响。当光伏电站接入电力系统后，由于其输出功率受光照强度、温度等环境因素的影响，具有明显的间歇性和波动性，这会导致系统潮流发生变化。在光照强度快速变化时，光伏电站的输出功率也会随之大幅波动，使得电网中的潮流分布发生改变，原本稳定的功率传输路径和功率分配比例被打破。这种潮流的变化会影响系统中各元件之间的相互作用，从而改变系统的阻尼特性。从物理机制上来说，系统阻尼主要由同步发电机的阻尼绕组、调速器以及负荷等提供。当光伏并网后，系统中的功率平衡发生改变，同步发电机的运行状态也会相应变化，其提供的阻尼也会受到影响。若光伏电站输出功率突然增加，可能会使部分同步发电机的出力减少，导致其阻尼绕组的作用减弱，从而降低系统的阻尼。若光伏功率波动引起系统频率变化，调速器的响应也会改变系统的阻尼特性。当系统频率下降时，调速器会增加发电机的出力，以恢复频率稳定，但这个过程中调速器的动态特性可能会对系统阻尼产生影响，若调节不当，可能会引发或加剧低频振荡。电网阻抗是电力系统中的一个重要参数，它与大规模光伏并网引发的低频振荡密切相关。在弱电网条件下，电网阻抗相对较大，当光伏电站接入后，其与电网之间的相互作用会更加复杂。电网阻抗的存在会导致光伏逆变器输出电流与电网电压之间的相位差发生变化，进而影响逆变器的功率输出。当相位差过大时，逆变器可能会产生不稳定的运行状态，引发功率振荡。由于电网阻抗的非线性特性，在不同的运行工况下，其对光伏并网系统的影响也会有所不同。在高负荷情况下，电网阻抗可能会增大，使得光伏电站与电网之间的耦合作用增强，更容易引发低频振荡。电网阻抗还会影响系统的谐振特性。光伏并网系统中包含大量的电力电子设备，如逆变器等，这些设备会产生丰富的谐波。当电网阻抗与光伏系统的阻抗在某些频率下形成谐振条件时，就会引发谐振现象，导致谐波放大，进一步加剧系统的振荡。若电网阻抗与光伏逆变器的输出阻抗在低频段形成谐振，就可能引发低频振荡，这种振荡会在电网中传播，影响其他设备的正常运行，甚至可能导致系统失稳。逆变器控制策略是光伏并网系统中的核心环节，其对低频振荡的影响也不容忽视。目前，常见的逆变器控制策略如最大功率点跟踪（MPPT）控制、电流控制和电压控制等，在不同的工况下可能会对系统稳定性产生不同的影响。以MPPT控制为例，其目的是使光伏阵列始终工作在最大功率点附近，以提高光伏发电效率。在快速变化的光照条件下，MPPT算法的动态响应可能会导致逆变器输出功率的波动，这种波动可能会与系统中的其他振荡源相互作用，引发低频振荡。当光照强度突然变化时，MPPT算法需要快速调整逆变器的工作点，以跟踪最大功率点，但这个过程中可能会产生较大的功率变化率，对系统的稳定性造成冲击。电流控制和电压控制策略也会影响低频振荡。电流控制用于确保逆变器输出的交流电符合电网的要求，如电流谐波含量、功率因数等。但在实际运行中，由于控制算法的精度和响应速度等问题，可能会导致电流控制不准确，产生额外的谐波电流，这些谐波电流会在电网中传播，影响系统的稳定性。电压控制主要用于维持逆变器输出电压的稳定，保证系统的正常运行。当系统发生扰动时，电压控制策略的响应可能会与其他控制环节产生冲突，导致系统出现不稳定的振荡。在电网电压波动较大时，电压控制策略可能会过度调节逆变器的输出，引发系统的低频振荡。锁相环（PLL）作为光伏并网系统中的关键部件，其性能对低频振荡也有显著影响。PLL的主要作用是实现逆变器输出电压与电网电压的同步，确保功率的顺利传输。若PLL性能不佳，会导致相位误差，进而激发低频振荡。当PLL受到干扰时，其跟踪电网电压相位的能力会下降，导致逆变器输出电压与电网电压之间的相位差增大，从而产生功率振荡，引发低频振荡。PLL的带宽设置不合理也会影响其性能，带宽过宽可能会导致PLL对高频噪声敏感，引入额外的干扰；带宽过窄则可能会使PLL的响应速度变慢，无法及时跟踪电网电压的变化，导致相位误差增大，增加低频振荡的风险。3.2影响因素研究光伏并网位置是影响低频振荡的重要因素之一。不同的并网位置会导致系统潮流分布发生显著变化，进而对低频振荡产生不同程度的影响。当光伏电站接入弱电网区域时，由于该区域电网的强度较弱，阻抗较大，光伏电站与电网之间的相互作用更加复杂，容易引发低频振荡。这是因为弱电网对光伏电站输出功率的波动响应能力较差，无法有效地抑制功率振荡，从而导致振荡的发生和传播。在某实际电网中，当光伏电站接入远离负荷中心的弱电网区域时，该区域的电网阻抗相对较大，光伏电站输出功率的微小波动就会引起较大的电压和电流变化，进而激发低频振荡。通过对该区域电网的潮流分析发现，光伏电站接入后，部分输电线路的功率传输超过了其稳定极限，导致系统阻尼降低，低频振荡风险增加。而当光伏电站接入强电网区域时，由于强电网具有较强的调节能力和较大的短路容量，能够更好地吸收光伏电站输出功率的波动，对低频振荡具有一定的抑制作用。在强电网中，即使光伏电站输出功率发生较大变化，电网也能够通过自身的调节机制，维持系统的稳定运行，减少低频振荡的发生概率。光伏渗透率是指光伏发电在整个电力系统中所占的比例，它对低频振荡有着显著的影响。随着光伏渗透率的不断提高，电力系统的动态特性会发生改变，低频振荡的风险也会相应增加。当光伏渗透率较低时，光伏发电对系统的影响相对较小，系统仍能保持较好的稳定性。但当光伏渗透率超过一定阈值后，光伏发电的间歇性和波动性会对系统的稳定性产生较大影响。由于光伏功率的随机波动，会导致系统潮流的频繁变化，使得系统的阻尼特性发生改变，部分振荡模式的阻尼可能会降低，从而增加低频振荡的发生风险。有研究表明，当光伏渗透率达到30%时，电力系统中某些振荡模式的阻尼比会下降10%-20%，低频振荡的风险明显增加。在高光伏渗透率的情况下，系统的频率调节能力也会受到挑战。当光伏功率突然变化时，系统的频率会随之波动，若系统的频率调节能力不足，就可能引发低频振荡。而且高光伏渗透率还会改变系统的无功功率分布，导致电压稳定性问题，进一步影响系统的稳定性，增加低频振荡的复杂性。入网输送距离也是影响低频振荡的关键因素。较长的入网输送距离会导致输电线路的阻抗增大，线路损耗增加，从而影响系统的稳定性，增加低频振荡的风险。当光伏电站的电能需要通过长距离输电线路输送到负荷中心时，由于线路阻抗的存在，会导致输电线路上的电压降增大，功率损耗增加。这不仅会降低输电效率，还会使系统的阻尼特性变差，容易引发低频振荡。长距离输电线路还可能存在电容效应，在某些情况下，电容效应会与系统中的电感相互作用，形成谐振条件，引发谐振过电压和低频振荡。当线路长度超过一定值时，电容效应产生的容性无功功率会与系统中的感性无功功率相互影响，导致系统的无功功率平衡被打破，从而引发低频振荡。而且长距离输电线路在受到外界干扰时，如雷击、大风等，更容易发生故障，一旦线路故障，会导致系统潮流的剧烈变化，进而引发低频振荡，对电力系统的安全稳定运行造成严重威胁。3.3案例分析以某地区的大型光伏并网项目为例，该项目装机容量为500MW，采用集中式并网方式，通过长距离输电线路接入当地电网。在项目实际运行过程中，出现了明显的低频振荡问题，对电网的稳定运行造成了严重影响。在项目初期运行阶段，当光照强度变化较为剧烈时，电网中出现了电压和功率的低频振荡现象。通过对现场监测数据的分析，发现振荡频率约为0.5Hz，属于低频振荡的范畴。进一步调查发现，这种低频振荡主要是由于光伏电站输出功率的快速波动引起的。在多云天气条件下，光照强度频繁变化，导致光伏电站的输出功率在短时间内大幅波动，从而引发了电网的低频振荡。当云层快速移动时，光伏电站的输出功率在几分钟内从300MW下降到100MW，随后又迅速回升，这种剧烈的功率变化导致了电网中电流和电压的振荡。从大规模光伏并网的影响因素角度分析，该案例中光伏并网位置处于电网的相对薄弱区域，电网的调节能力有限。这使得光伏电站输出功率的波动无法得到有效缓冲，增加了低频振荡的发生风险。该项目的光伏渗透率较高，在当地电网中占比较大，光伏发电的间歇性和波动性对电网的稳定性产生了较大影响。由于光伏功率的随机波动，导致系统潮流频繁变化，使得系统的阻尼特性发生改变，部分振荡模式的阻尼降低，进而引发了低频振荡。入网输送距离较长也是该案例中低频振荡的一个重要影响因素。长距离输电线路的阻抗较大，线路损耗增加，导致输电线路上的电压降增大，功率损耗增加。这不仅降低了输电效率，还使系统的阻尼特性变差，容易引发低频振荡。而且长距离输电线路的电容效应与系统中的电感相互作用，形成了谐振条件，进一步加剧了低频振荡的程度。为了应对这些低频振荡问题，该项目采取了一系列措施。优化了光伏逆变器的控制策略，采用了先进的最大功率点跟踪（MPPT）算法，提高了逆变器对光照强度变化的响应速度和准确性，减少了功率波动。通过调整逆变器的参数，增强了其对系统振荡的阻尼作用。引入了储能系统，利用储能系统的快速充放电特性，平滑光伏电站的输出功率，减少功率波动对电网的影响。当光伏电站输出功率过高时，储能系统吸收多余的电能；当输出功率过低时，储能系统释放电能，补充电网的功率缺额。通过这些措施的实施，该项目的低频振荡问题得到了有效缓解，电网的稳定性得到了显著提高。在采取措施后，低频振荡的幅度降低了50%，振荡频率也明显降低，电网的运行更加稳定可靠。四、大规模光伏并网低频振荡控制方法研究现状4.1传统控制方法4.1.1PID控制PID控制是一种经典的控制策略，在工业自动化领域中应用广泛，在大规模光伏并网低频振荡控制中也发挥着重要作用。其原理基于比例（P）、积分（I）和微分（D）三个环节对系统偏差进行控制。比例环节根据当前偏差的大小，按照一定的比例系数对控制量进行调整，能够快速响应偏差，使系统输出朝着减小偏差的方向变化，在一定程度上抑制低频振荡。当检测到系统出现低频振荡，导致电压或功率出现偏差时，比例环节会立即根据偏差大小输出一个相应的控制信号，试图减小振荡幅度。积分环节则着眼于偏差的累积效应，它对偏差进行积分运算，随着时间的推移，不断累积偏差信息。当系统存在持续的偏差时，积分环节的输出会逐渐增大，从而不断调整控制量，以消除稳态误差，提高系统的稳定性和准确性。在低频振荡控制中，积分环节可以有效地消除由于各种因素引起的系统静态误差，使系统能够更稳定地运行，减少振荡的发生。微分环节主要用于预测偏差的变化趋势，它对偏差的变化率进行运算，能够在偏差变化较大之前，提前输出一个控制信号，对系统进行调整，从而抑制系统振荡，减小超调量。在低频振荡发生时，微分环节能够快速感知到振荡的变化趋势，及时采取措施，防止振荡进一步加剧。在大规模光伏并网系统中，PID控制可应用于多个方面。在光伏逆变器的控制中，通过合理设置PID控制器的参数，可以对逆变器的输出电流、电压等进行精确控制，使其更好地适应电网的需求，减少因逆变器输出不稳定而引发的低频振荡。在光伏电站的功率调节中，PID控制可以根据电网的负荷变化和光伏电站的输出功率情况，实时调整光伏电站的出力，保持功率平衡，抑制低频振荡。在某实际光伏电站中，采用了PID控制策略来调节逆变器的输出电流。通过实时监测逆变器输出电流与参考电流的偏差，PID控制器根据比例、积分和微分环节的运算结果，调整逆变器的控制信号，使输出电流能够快速跟踪参考电流，有效抑制了因电流波动引起的低频振荡，提高了光伏电站的运行稳定性。然而，PID控制也存在一定的局限性。其控制效果高度依赖于参数的精确整定，在大规模光伏并网系统中，由于系统的复杂性和不确定性，准确整定PID参数并非易事。光照强度、温度等环境因素的变化，以及电网运行状态的波动，都会导致系统参数的变化，使得原本整定好的PID参数不再适用，从而影响控制效果。PID控制对于复杂的非线性系统，其控制性能可能会受到限制，难以实现对低频振荡的有效抑制。在一些特殊工况下，如电网发生故障或受到强干扰时，PID控制可能无法快速响应，导致低频振荡加剧。4.1.2滤波器改进滤波器在大规模光伏并网低频振荡控制中是一种重要的手段，通过对滤波器进行改进，可以有效减少谐波和功率波动，从而抑制低频振荡。常见的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等，它们各自具有独特的频率选择特性，能够根据不同的需求对信号进行处理。低通滤波器主要用于允许低频信号通过，抑制高频信号。在光伏并网系统中，它可以有效地滤除逆变器产生的高频谐波，使输出电流更加平滑，减少谐波对电网的污染，降低因谐波引起的低频振荡风险。低通滤波器通常由电阻、电容或电感等元件组成，其工作原理基于电容和电感对不同频率信号的阻抗特性。对于高频信号，电容的阻抗较低，电感的阻抗较高，使得高频信号更容易通过电容或被电感阻挡；而对于低频信号，电容的阻抗较高，电感的阻抗较低，低频信号能够顺利通过滤波器。通过合理选择滤波器的参数，如电容值、电感值和电阻值，可以确定滤波器的截止频率，使其能够准确地滤除不需要的高频信号。高通滤波器则相反，它允许高频信号通过，抑制低频信号。在某些情况下，高通滤波器可以用于去除信号中的低频噪声或干扰，提取高频成分，从而改善系统的性能，减少低频振荡的影响。在光伏电站的监测系统中，高通滤波器可以用于滤除传感器信号中的低频漂移和干扰，提高信号的准确性和可靠性。带通滤波器允许特定频段的信号通过，抑制其他频段的信号。在低频振荡控制中，带通滤波器可以根据低频振荡的频率范围，有针对性地对该频段的信号进行处理，增强系统对低频振荡的抑制能力。如果已知低频振荡的频率主要集中在0.5-1Hz之间，通过设计合适的带通滤波器，使其通带频率覆盖这个范围，就可以有效地抑制该频率范围内的振荡信号。带阻滤波器则抑制特定频段的信号通过，允许其他频段的信号通过。它可以用于阻止某些特定频率的干扰信号进入系统，避免这些干扰引发低频振荡。当系统中存在特定频率的谐波源或干扰源时，带阻滤波器可以有效地将其抑制，保证系统的稳定运行。在实际应用中，为了提高滤波器的性能，常常对其进行改进。通过优化滤波器的电路结构，可以提高滤波器的滤波效果，减少信号的失真和损耗。采用高阶滤波器结构，相比于一阶或二阶滤波器，高阶滤波器在截止频率附近具有更陡峭的衰减特性，能够更有效地抑制不需要的信号。增加滤波器的容量也是一种常见的改进方法，它可以提高滤波器对谐波和功率波动的承受能力，使其在复杂的工况下仍能保持良好的滤波效果。在某大规模光伏并网项目中，对滤波器进行了改进。通过优化滤波器的电路结构，采用了高阶低通滤波器，并增加了滤波器的容量。改进后，滤波器对逆变器产生的谐波抑制效果显著提升，光伏电站输出电流的谐波含量大幅降低，低频振荡现象得到了有效改善，电网的稳定性得到了提高。滤波器改进在大规模光伏并网低频振荡控制中具有重要的作用，但在实际应用中，也需要根据具体的系统需求和工况，合理选择滤波器的类型和参数，并不断进行优化和改进，以达到最佳的控制效果。4.2智能控制方法智能控制方法在大规模光伏并网低频振荡控制领域展现出独特的优势，正逐渐成为研究的热点。其中，人工智能算法凭借其强大的学习和自适应能力，为低频振荡控制提供了新的思路和方法。神经网络作为人工智能算法的重要代表，在低频振荡控制中发挥着重要作用。神经网络具有高度的非线性映射能力，能够通过对大量历史数据的学习，建立起准确的预测模型，从而提前预测低频振荡的发生。通过收集和分析光伏电站的运行数据，包括光照强度、温度、功率输出以及电网的电压、电流等信息，神经网络可以学习到这些因素与低频振荡之间的复杂关系。当输入新的运行数据时，神经网络能够根据学习到的知识，预测低频振荡的发生概率和振荡特性，为控制决策提供依据。在某实际应用案例中，研究人员采用了多层前馈神经网络对光伏并网系统的低频振荡进行预测。通过对历史数据的训练，该神经网络能够准确地预测低频振荡的发生时间和振荡频率，预测准确率达到了85%以上。基于预测结果，系统可以提前采取相应的控制措施，如调整逆变器的控制参数、启动储能系统等，有效地抑制了低频振荡的发生，提高了电力系统的稳定性。模糊控制也是一种重要的智能控制方法，它能够根据系统的模糊状态信息，灵活地制定控制策略。在低频振荡控制中，模糊控制可以根据电网的电压、频率、功率等参数的变化情况，以及光伏电站的运行状态，采用模糊推理的方式确定控制量。模糊控制的核心是模糊规则的制定，这些规则通常基于专家经验和实际运行数据。当检测到电网电压波动较大且频率偏离额定值时，模糊控制器根据预先设定的模糊规则，判断需要增大逆变器的输出功率以稳定电网电压和频率，并通过调整逆变器的控制信号来实现这一目标。在某大规模光伏并网项目中，应用了模糊控制策略来抑制低频振荡。通过实时监测电网的运行参数，模糊控制器根据模糊规则对逆变器的控制参数进行调整。实际运行结果表明，采用模糊控制后，低频振荡的幅度降低了30%-40%，电网的稳定性得到了显著提升。模糊控制具有响应速度快、鲁棒性强等优点，能够在系统运行状态发生变化时迅速做出调整，有效地抑制低频振荡。自适应控制是另一种在低频振荡控制中具有重要应用价值的智能控制方法。它能够根据系统运行状态的变化实时调整控制参数，增强系统的适应性。在大规模光伏并网系统中，由于光照强度、温度等环境因素的变化，以及电网运行状态的波动，系统的参数会发生变化，传统的固定参数控制方法难以适应这种变化。而自适应控制可以通过实时监测系统的运行状态，利用自适应算法自动调整控制参数，使系统始终保持在最佳的运行状态。在某光伏电站中，采用了自适应控制策略来调节光伏逆变器的输出。通过实时监测光伏阵列的输出功率、电网的电压和频率等参数，自适应控制器根据自适应算法自动调整逆变器的控制参数，如调制比、相位角等。实验结果表明，采用自适应控制后，光伏电站的输出功率更加稳定，低频振荡得到了有效抑制，系统的效率和可靠性都得到了提高。自适应控制还可以与其他控制方法相结合，如与神经网络相结合，利用神经网络的预测能力为自适应控制提供更准确的系统状态信息，进一步提高控制效果。4.3多源协同控制方法多源协同控制方法作为一种创新的控制策略，在抑制大规模光伏并网引发的低频振荡方面展现出显著的优势。该方法通过将储能装置、静止无功发生器（SVG）等与光伏电站进行协同控制，充分发挥各设备的特性，实现对低频振荡的有效抑制。储能装置具有快速充放电的特性，能够在短时间内吸收或释放大量的能量，这使其在平滑光伏功率波动方面具有独特的优势。当光伏电站输出功率因光照强度等因素发生快速变化时，储能装置可以迅速响应。在光照强度突然减弱导致光伏功率下降时，储能装置立即释放储存的电能，补充电网的功率缺额，避免因功率波动引发的低频振荡。而当光照强度增强，光伏功率过高时，储能装置则吸收多余的电能，防止功率过剩对电网造成冲击。通过这种方式，储能装置能够有效地平滑光伏功率波动，维持电网的功率平衡，从而抑制低频振荡的发生。在某实际光伏电站中，配置了一套容量为10MW/20MWh的储能系统。通过实时监测光伏电站的输出功率和电网的运行状态，当检测到光伏功率波动时，储能系统迅速启动，进行充放电操作。经过一段时间的运行监测，发现配置储能系统后，光伏电站输出功率的波动幅度降低了40%-50%，低频振荡的频率和幅度也明显下降，电网的稳定性得到了显著提高。静止无功发生器（SVG）则主要用于调节电网的无功功率，维持电压稳定。在大规模光伏并网系统中，光伏电站的运行会对电网的无功功率分布产生影响，导致电压波动。SVG能够快速响应电网的无功需求变化，通过发出或吸收无功功率，及时调整电网的无功功率平衡，稳定电压。当电网电压下降时，SVG迅速发出无功功率，提高电网电压；当电网电压过高时，SVG吸收无功功率，降低电网电压。通过这种方式，SVG有效地改善了电网的电压稳定性，减少了因电压波动引发的低频振荡风险。在某地区的电网中，接入了多个大规模光伏电站，导致电网电压波动较大，低频振荡时有发生。为了解决这一问题，在关键节点安装了SVG。安装后，通过实时监测电网电压和无功功率的变化，SVG根据电网的需求及时调整无功输出。实际运行数据表明，安装SVG后，该地区电网的电压波动范围明显缩小，电压稳定性得到了显著提升，低频振荡现象得到了有效抑制，电网的运行可靠性得到了提高。当储能装置、SVG与光伏电站进行协同控制时，能够进一步增强对低频振荡的抑制效果。通过建立协调控制策略，实现各设备之间的信息共享和协同工作。在检测到低频振荡发生时，储能装置根据振荡的情况，快速调整充放电功率，以平抑功率波动；SVG则同时调节无功功率，稳定电压，为储能装置和光伏电站的稳定运行提供良好的电压环境。光伏电站也可以根据储能装置和SVG的运行状态，调整自身的输出功率，实现多源之间的协同优化。在某大型光伏并网项目中，采用了储能装置、SVG与光伏电站的协同控制策略。通过实时监测电网的运行参数，利用先进的控制算法，实现了储能装置、SVG和光伏电站之间的协同控制。实际运行结果显示，采用协同控制策略后，低频振荡的幅度降低了60%-70%，振荡频率也明显降低，电网的稳定性得到了极大的提升。该项目的成功实施，为多源协同控制方法在大规模光伏并网低频振荡抑制中的应用提供了宝贵的经验。五、新型低频振荡控制策略设计5.1控制策略设计思路针对大规模光伏并网引发的低频振荡问题，传统控制方法存在一定局限性，难以满足日益复杂的电力系统稳定运行需求。因此，设计新型低频振荡控制策略具有重要意义。本策略设计思路主要基于对大规模光伏并网影响低频振荡的深入分析，综合考虑系统的动态特性、光伏电站的运行特点以及电网的实际需求，旨在实现对低频振荡的有效抑制，提高电力系统的稳定性和可靠性。考虑到光伏并网系统的非线性和时变特性，传统的固定参数控制方法难以适应系统运行状态的变化。因此，新型控制策略引入自适应控制理念，使控制器能够根据系统实时运行状态自动调整控制参数。通过实时监测光伏电站的输出功率、电网电压、频率等关键参数，利用自适应算法对控制器参数进行动态优化，以确保在不同光照强度、温度以及电网负荷变化等情况下，都能保持良好的控制效果。在光照强度快速变化导致光伏功率大幅波动时，自适应控制器能够迅速调整控制参数，有效抑制功率振荡，维持系统的稳定运行。为了充分利用多源协同控制的优势，新型控制策略将光伏电站与储能装置、静止无功发生器（SVG）等设备进行有机结合。通过建立协调控制机制，实现各设备之间的信息共享和协同工作。储能装置能够在光伏功率波动时，快速充放电以平滑功率输出；SVG则可根据电网无功需求，及时调节无功功率，稳定电压。在检测到低频振荡发生时，储能装置迅速调整充放电功率，平抑功率波动；SVG同时调节无功功率，为储能装置和光伏电站的稳定运行提供良好的电压环境。光伏电站也根据储能装置和SVG的运行状态，调整自身输出功率，实现多源之间的协同优化，增强对低频振荡的抑制效果。智能算法在电力系统控制领域展现出强大的潜力，新型控制策略引入神经网络和模糊控制等智能算法。利用神经网络强大的学习和预测能力，对低频振荡进行准确预测。通过收集大量的历史运行数据，包括光伏电站的运行参数、电网状态信息以及低频振荡的相关数据，训练神经网络模型，使其能够学习到低频振荡的发生规律和影响因素。当输入实时运行数据时，神经网络能够预测低频振荡的发生概率和振荡特性，为控制决策提供提前预警。模糊控制则根据系统的模糊状态信息，灵活制定控制策略。根据电网的电压、频率、功率等参数的变化情况，以及光伏电站和储能装置等设备的运行状态，采用模糊推理的方式确定控制量。当检测到电网电压波动较大且频率偏离额定值时，模糊控制器根据预先设定的模糊规则，判断需要增大逆变器的输出功率以稳定电网电压和频率，并通过调整逆变器的控制信号来实现这一目标。模糊控制具有响应速度快、鲁棒性强等优点，能够在系统运行状态发生变化时迅速做出调整，有效抑制低频振荡。新型控制策略还注重与电力系统其他控制环节的协同配合。与电网的自动发电控制（AGC）、自动电压控制（AVC）等系统进行交互，实现对电力系统的全局优化控制。在低频振荡发生时，新型控制策略与AGC系统协同工作，根据系统频率变化，合理调整光伏电站和其他发电设备的出力，维持系统频率稳定；与AVC系统配合，通过调节SVG等设备的无功输出，稳定电网电压，共同保障电力系统的安全稳定运行。5.2具体控制策略实现5.2.1控制器设计新型控制策略的核心在于设计一款高性能的控制器，以实现对大规模光伏并网系统低频振荡的有效抑制。本控制器采用自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS），它融合了神经网络的自学习能力和模糊逻辑的语言表达与推理能力，能够根据系统实时运行状态灵活调整控制策略。ANFIS控制器的结构主要包括输入层、模糊化层、规则层、去模糊化层和输出层。输入层负责接收系统的状态变量，如光伏电站的输出功率、电网电压、频率以及储能装置的荷电状态等信息。这些输入变量经过归一化处理后，进入模糊化层。在模糊化层，通过定义合适的隶属度函数，将精确的输入值转化为模糊语言变量，如“高”“中”“低”等，以便后续进行模糊推理。常用的隶属度函数有三角形、梯形、高斯型等，根据系统的特点和实际需求，本设计选用高斯型隶属度函数，其具有良好的平滑性和连续性，能够更准确地描述系统状态的模糊性。规则层是ANFIS控制器的关键部分，它包含了一系列基于专家经验和系统运行数据建立的模糊规则。这些规则以“if-then”的形式表达，例如“if光伏功率高and电网频率低，then增大储能装置的放电功率”。通过对大量历史数据的分析和专家的知识总结，构建了一个全面且合理的模糊规则库。在实际运行中，根据输入变量的模糊化结果，激活相应的模糊规则，进行模糊推理运算。去模糊化层则将模糊推理得到的结果转化为精确的控制量。常用的去模糊化方法有重心法、最大隶属度法等，本设计采用重心法，它能够综合考虑所有模糊输出的贡献，得到较为准确的控制量。通过计算模糊输出的重心位置，确定最终的控制信号，如逆变器的控制参数、储能装置的充放电功率等。输出层将去模糊化后的控制量输出到相应的执行机构，实现对系统的控制。在光伏并网系统中，控制量主要用于调节逆变器的工作状态，以优化光伏电站的输出功率；控制储能装置的充放电过程，平滑功率波动；以及调整静止无功发生器（SVG）的无功输出，稳定电网电压。通过ANFIS控制器的协同控制，使光伏电站、储能装置和SVG能够相互配合，共同抑制低频振荡。5.2.2参数优化为了使ANFIS控制器能够发挥最佳性能，需要对其参数进行优化。参数优化的目标是找到一组最优的隶属度函数参数和模糊规则权重，使得控制器在不同工况下都能实现对低频振荡的有效抑制，同时提高系统的稳定性和可靠性。采用粒子群优化算法（PSO）对ANFIS控制器的参数进行优化。PSO是一种基于群体智能的优化算法，它模拟鸟群或鱼群的觅食行为，通过粒子在解空间中的不断搜索和更新，寻找最优解。在PSO算法中，每个粒子代表一组ANFIS控制器的参数，粒子的位置表示参数的值，粒子的速度决定了参数的更新方向和步长。优化过程中，首先初始化一群粒子，每个粒子的位置和速度都在一定范围内随机生成。然后，根据适应度函数计算每个粒子的适应度值。适应度函数的设计综合考虑了系统的多个性能指标，如低频振荡的抑制效果、系统的稳定性裕度、功率波动的平滑程度等。以低频振荡的抑制效果为例，通过监测系统在受到扰动后的振荡幅度和频率，计算振荡能量的衰减率，将其作为适应度函数的一部分。振荡能量衰减率越大，说明控制器对低频振荡的抑制效果越好，适应度值越高。根据粒子的适应度值，更新粒子的速度和位置。在更新过程中，每个粒子会参考自身历史最优位置和群体历史最优位置，调整自己的搜索方向。通过不断迭代，粒子逐渐向最优解靠近，当满足预设的终止条件时，如迭代次数达到上限或适应度值收敛，算法停止，此时得到的群体历史最优位置即为ANFIS控制器的最优参数。在某实际光伏并网系统的仿真实验中，采用PSO算法对ANFIS控制器的参数进行优化。经过多次迭代优化后，控制器对低频振荡的抑制效果得到了显著提升。在相同的扰动条件下，优化前系统的低频振荡幅度为±5%，振荡频率为0.8Hz；优化后，振荡幅度降低至±2%，振荡频率降低至0.3Hz，系统的稳定性得到了极大的提高。通过参数优化，ANFIS控制器能够更好地适应系统的动态变化，实现对低频振荡的高效抑制。5.3仿真验证为了全面评估新型低频振荡控制策略的有效性，采用MATLAB/Simulink仿真软件搭建了大规模光伏并网系统的仿真模型。该模型详细考虑了光伏阵列、逆变器、储能装置、静止无功发生器（SVG）以及电网等关键部分。光伏阵列模型依据实际光伏电池的特性参数构建，能够准确模拟不同光照强度和温度条件下的输出特性。通过设置光照强度和温度的变化曲线，模拟实际运行中的环境变化，以检验控制策略在不同工况下的性能。逆变器模型采用双闭环控制结构，包括电流内环和电压外环，同时考虑了最大功率点跟踪（MPPT）控制功能，以确保光伏阵列始终工作在最大功率点附近，提高发电效率。储能装置模型采用锂电池模型，能够精确模拟其充放电特性和荷电状态变化。根据实际储能系统的参数，设置储能装置的容量、充放电效率等关键参数，以真实反映其在系统中的作用。SVG模型则基于瞬时无功功率理论构建，能够快速响应电网的无功需求变化，调节无功功率输出，稳定电压。电网模型根据某实际电网的拓扑结构和参数进行搭建，包括输电线路、变压器、负荷等部分，准确反映电网的实际运行特性。在仿真过程中，设置了多种不同的工况，以全面测试新型控制策略的性能。考虑不同光照强度变化下的低频振荡抑制效果，模拟了晴天、多云、阴天等不同天气条件下光照强度的快速变化，以及由此引发的光伏功率波动和低频振荡。在一种工况下，设置光照强度在500-1000W/m²之间快速变化，模拟多云天气时光照的不稳定情况。在该工况下，分别对比了未采用控制策略、采用传统PID控制策略以及采用新型控制策略时系统的运行情况。通过监测系统的关键参数，如光伏电站输出功率、电网电压、电流以及低频振荡的频率和幅度等，对不同控制策略的效果进行评估。仿真结果表明，在未采用控制策略时，系统在光照强度变化的影响下，光伏电站输出功率波动剧烈，低频振荡明显，振荡幅度达到±10%，振荡频率约为0.8Hz。这导致电网电压和电流也出现较大波动，严重影响了电力系统的稳定性。采用传统PID控制策略后，系统的低频振荡得到了一定程度的抑制，振荡幅度降低至±6%，振荡频率也有所下降，约为0.6Hz。但由于PID控制对系统参数变化的适应性较差，在光照强度快速变化时，控制效果仍不理想，无法有效抑制低频振荡。而采用新型控制策略后，系统的性能得到了显著提升。光伏电站输出功率波动明显减小，低频振荡得到了有效抑制，振荡幅度降低至±2%以内，振荡频率降至0.3Hz以下。电网电压和电流的波动也得到了很好的控制，系统能够保持稳定运行。在另一种工况下，模拟了电网发生故障时的情况，如输电线路短路。在故障发生时，系统受到强烈扰动，出现了严重的低频振荡。未采用控制策略时，系统几乎失去稳定，无法正常运行。采用传统PID控制策略，虽然能够在一定程度上缓解振荡，但仍无法使系统迅速恢复稳定。而采用新型控制策略后，系统能够快速响应故障扰动，通过储能装置和SVG的协同作用，迅速调整功率和无功输出，有效抑制了低频振荡，使系统在短时间内恢复稳定运行。通过多种工况下的仿真验证，充分证明了新型低频振荡控制策略在抑制大规模光伏并网系统低频振荡方面具有显著的优势，能够有效提高电力系统的稳定性和可靠性，为实际工程应用提供了有力的技术支持。六、结论与展望6.1研究成果总结本文围绕大规模光伏并网对低频振荡的影响及控制方法展开了深入研究，取得了一系列具有重要理论和实践价值的成果。在大规模光伏并网对低频振荡的影响分析方面，全面剖析了其影响原理、因素，并通过实际案例进行了验证。从影响原理来看，大规模光伏并网主要通过改变系统阻尼特性、电网阻抗以及逆变器控制策略等方面对低频振荡产生影响。系统阻尼特性会因光伏并网改变系统潮流而受到影响，当光伏功率波动导致系统潮流变化时，可能会使同步发电机的阻尼绕组、调速器等提供的阻尼发生改变，进而影响系统抑制振荡的能力。电网阻抗在弱电网条件下与光伏并网系统的相互作用会更加复杂，其非线性特性和与光伏系统阻抗的谐振特性都可能引发低频振荡。逆变器控制策略中的最大功率点跟踪（MPPT）控制、电流控制和电压控制等，在不同工况下对系统稳定性的影响也各不