在智能光伏集成电网中，采用节能型混合图神经预测控制与量子自适应滑模调节技术提升低电压穿越（LVRT）性能

时间：2026年2月7日

来源：Sustainable Computing: Informatics and Systems

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光伏逆变器低电压穿越优化框架研究：提出量子神经混合控制架构，集成量子自适应滑模与图神经网络预测引擎，实现动态电气图建模下的快速电压 sag 预测（0.6-2.1ms前）与多尺度谐波特obs抑制，仿真验证显示电压 sag 韧性指数提升34.8%，恢复时间9.4ms，谐波 distortion 2.1%，能耗降低23.5%。

P. KATHIRVEL | M KALIAMOORTY

电子与仪器工程专业。马哈林加姆工程与技术学院，波拉奇，哥印拜陀，泰米尔纳德邦-642003

摘要

光伏（PV）系统在现代配电网中的快速增长加剧了对超快速、可靠且节能的低压穿越（LVRT）策略的需求，这些策略能够在频繁和深度的电压扰动期间维持逆变器的稳定性。传统的控制方法，如自适应预测控制（APC）和高阶滑模控制（HOSMC），虽然具有较好的鲁棒性，但缺乏对全局电网的感知能力，难以处理非线性谐波耦合，并且对毫秒级瞬变的响应较差。为了解决这些问题，本文提出了一种量子-神经预测LVRT优化框架（QN-PLOF），该框架将量子自适应滑模控制器（Q-ASMC）与图神经网络增强的深度确定性策略梯度（GNN-DDPG）学习引擎相结合。动态电气图（DEG）模型用于模拟电压下降事件期间的母线间电压传播，使GNN能够捕捉高频扰动下的时空依赖性。量子自适应增益调节器（QAGM）动态调整开关表面，以抑制抖动并提高适应性。此外，神经傅里叶变换器（NFT）能够提前0.6–2.1毫秒预测电压下降，实现预测性LVRT控制。该框架使用MATLAB/Simulink和PSCAD/EMTDC仿真在IEEE 1547和IEEE 2030.8测试场景下进行了验证。仿真结果显示，电压下降韧性指数提高了34.8%，恢复时间缩短至9.4毫秒，总谐波失真限制在2.1%以内，直流母线纹波低于0.42%，LVRT能量开销减少了23.5%，预测稳定性置信度得分达到0.985。总体而言，QN-PLOF实现了毫秒级的自适应稳定、对电网的感知以及能效的提升，为智能、碳中和电力系统中配备LVRT功能的PV转换器提供了一种有前景的解决方案。

章节摘录

引言

随着光伏（PV）系统在当代配电网中使用的增加，开发超快速、低能耗且具有全球电网意识的低压穿越（LVRT）机制的压力也随之增大，这些机制能够在极端和频繁的电压瞬变期间维持逆变器的稳定性。由于电网端的非线性、谐波引起的耦合以及次周期效应，传统LVRT控制器的性能问题更加严重。

文献综述与研究空白

目前光伏集成电网中可用的LVRT改进方法主要依赖于模型预测控制、经典滑模控制、高阶鲁棒控制和基于优化的电压支持算法[1]、[2]。自适应预测控制（APC）因其能够快速响应逆变器状态的变化而受到广泛研究，但在电网扰动变化速度超过预测范围或存在其他复杂情况时，其性能会受到影响。

系统设计与控制架构框架

本文提出了一种新型的混合预测-量子LVRT控制系统，适用于智能光伏集成配电馈线，在这种系统中，100千瓦的并网太阳能光伏转换器将在动态电网扰动和深度电压下降环境下运行。光伏阵列采用330600伏直流链路模型进行建模，在正常辐照度（1000瓦/平方米）和25摄氏度模块温度下，其最大功率点电压保持在510伏左右[1]。该系统连接到一个三相四线415伏（L-L）、50赫兹的电力系统中。

混合图神经预测引擎的构建

所提出的混合图神经预测引擎是QN-PLOF架构的数据处理单元，它结合了多尺度电压信号、由图表示的空间关系以及预测强化学习，以实现智能的LVRT控制[50]。电压支持问题被建模为一个时变电气图，其中每个母线、支路和转换器接口都被转换为节点-边对象。

滑模调节层的量子自适应

量子自适应滑模调节层为QN-PLOF框架提供了高速且鲁棒的基底，它将量子启发的增益几何结构与非线性表面演化与基于GNN的预测状态耦合结合在LVRT控制环路中。与依赖预定开关表面和增益调整的经典滑模系统不同，量子自适应方法提供了一种新的增益动态视角。

统一的QN-PLOF控制流程

所提出的量子-神经预测低压穿越（QN-PLOF）控制流程结合了混合图神经预测引擎的预测能力和量子自适应滑模调节层的韧性形成特性。这一单一架构使得系统能够在动态变化的电网扰动中毫秒级内作出响应，同时保持转换器的运行稳定性和能效。

验证环境与仿真设置

所提出的QN-PLOF LVRT控制架构通过精心设计的仿真环境进行了验证，该环境包含了符合IEEE 1547-2018和IEEE 2030.8标准的扰动场景、高保真度转换器开关模型，以及MATLAB/Simulink与PSCAD/EMTDC之间的多域协同仿真[55]。这样做是为了确保所有电压下降条件、恢复条件和电压支持条件都能准确反映现代电网的实际特性。

结果与讨论

为了加强比较性，添加了一个综合对比表，将所提出的方法与自适应预测控制（APC）、高阶滑模控制（HOSMC）和模型预测控制（MPC）进行了基准测试。该表总结了关键的LVRT性能指标，包括电压下降韧性指数、恢复时间、总谐波失真、直流链路纹波和LVRT能量开销，并在相同的IEEE 1547/2030.8测试条件下进行了评估。

应用实现、局限性与可扩展性

将所提出的量子神经预测LVRT优化框架（QN-PLOF）的算法组件映射到实际转换器硬件和数字控制器平台上，以测试该模型的实施准备情况。图18中的子图A展示了混合控制器在25千伏SiC基PV逆变器上的硬件实现情况，该逆变器配备了双并联传感、20千赫兹的开关模块和TI-C2000 DSP，用于高速决策。