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（1）基于 PV 曲线凸包检测的快速多峰值 MPPT 算法：
为应对局部遮阴导致的光伏阵列多峰功率‑电压特性，提出一种先凸包检测后变步长扰动观察的两阶段最大功率点跟踪方法。第一阶段实时计算 P‑V 曲线的上凸包，利用增量斜率符号变化识别各局部峰值对应电压的大致区间，具体通过扫描步进电压 1.2 V 的全局扫描获取离散点，然后使用 Graham 扫描算法提取上凸包点集。根据相邻凸包顶点划分出最多三个候选电压区间，每个区间内峰值点即为局部最大功率点。第二阶段采用变步长扰动观察法在各候选区间内精细搜索，扰动步长与当前功率变化率正相关，当功率变化率高于 50 W/V 时步长取 1.5 V，低于 5 W/V 时缩至 0.2 V。在 3×3 光伏阵列三种遮阴模式的硬件在环实验中，该方法的跟踪时间在 4.7 ms 至 5.8 ms 之间，跟踪效率 99.6%，未发生误跟踪或振荡。
（2）自适应充放电下垂控制与 SOC 均衡的储能系统控制策略：
针对光储系统中多个储能单元荷电状态不一致导致的过度充放电问题，设计自适应充放电下垂控制。下垂系数不再是固定值，而是根据电池单元 SOC 与平均 SOC 的偏差进行在线调节，偏差越大下垂系数越小以增加该单元的功率分担，从而促进 SOC 均衡。充电模式下将 SOC 上限保护映射为指数衰减下垂系数，放电模式下加入 SOC 下限死区以避免过放。同时引入双向 DC‑DC 变换器的虚拟电阻补偿，消除线路阻抗差异引起的功率分配误差。仿真工况包含光照从 800 W/m² 骤降至 200 W/m² 的波动，电池组 SOC 最大偏差由 7.2% 缩小至 1.9%，直流母线电压暂降不超过 5 V，系统可在 0.15 s 内恢复稳定。
（3）光储并网逆变器协同控制与电能质量改善：
并网逆变器采用基于虚拟同步机的电压源型控制，模拟同步发电机的惯性和阻尼，并提供一次调频和电压支撑。在有功‑频率控制回路中，将光伏预测功率变化率作为前馈量叠加到虚拟同步机的机械功率给定上，减少了光照波动引起的频率偏移。无功‑电压控制回路结合静止无功补偿模式，在电网电压跌落至额定值 90% 时注入无功功率。此外，引入重复控制与比例谐振并联的电流内环结构，有效抑制 5、7 次并网电流谐波。仿真结果表明，光伏出力在 2 s 内由 0 跳变至 10 kW 时，并网电流总谐波失真小于 2.8%，频率偏差峰值仅 0.08 Hz，显著优于传统的 PQ 控制策略。
import numpy as np from scipy.spatial import ConvexHull # PV曲线凸包检测 MPPT 两阶段法 def multi_peak_mppt_convexhull(pv_current, pv_voltage): # 全局扫描离散点 v_scan = np.linspace(0, pv_voltage.max(), 80) p_scan = np.interp(v_scan, pv_voltage, pv_current * pv_voltage) points = np.column_stack([v_scan, p_scan]) hull = ConvexHull(points) hull_vertices = points[hull.vertices] # 根据凸包顶点划分区间 sorted_verts = hull_vertices[hull_vertices[:,0].argsort()] intervals = [(sorted_verts[i,0], sorted_verts[i+1,0]) for i in range(len(sorted_verts)-1)] best_power = 0; best_v = 0 for v_low, v_high in intervals: v = v_low + 0.5 dv = 1.2 while v <= v_high: p = np.interp(v, pv_voltage, pv_current*pv_voltage) v_next = v + dv p_next = np.interp(v_next, pv_voltage, pv_current*pv_voltage) dp = p_next - p # 变步长 dv = 1.5 if abs(dp) > 50 else 0.2 v += dv if p > best_power: best_power = p; best_v = v return best_v, best_power # 自适应充放电下垂控制 def adaptive_droop_control(soc, avg_soc, p_ref, mode='charge'): k_droop_base = 0.04 # V/A if mode == 'charge': # SOC越高的单元下垂越大 soc_factor = 1.0 + 2.0*(soc - avg_soc)/100.0 k_droop = k_droop_base * soc_factor else: # SOC越低的单元下垂越大 soc_factor = 1.0 + 2.0*(avg_soc - soc)/100.0 k_droop = k_droop_base * soc_factor v_ref = 380.0 - k_droop * p_ref / 380.0 return v_ref # 虚拟同步机控制简例 class VirtualSynchronousGenerator: def __init__(self, J=0.5, D=20, p_ref=4000): self.J=J; self.D=D; self.omega=314.0; self.theta=0 def update(self, p_meas, p_forecast_change, dt=1e-4): # 前馈光伏预测变化 self.omega += dt/self.J * (self.p_ref + p_forecast_change - p_meas - self.D*(self.omega-314.0)) self.theta += self.omega * dt return self.theta⛳️ 关注我，持续更新科研干货！
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