智慧型逆變器於太陽能系統之控制策略比較與分析

– 18 分鐘閱讀

隨著再生能源的興起，太陽能發電系統的效率和穩定性變得至關重要。智慧型逆變器如 ZSI、qZSI 和 SSSI，搭配不同的控制策略，在提升太陽能系統效能方面扮演著關鍵角色。本文著重比較了簡單提升控制（SBC）和修改正弦波脈寬調製（MSPWM）兩種控制策略對這些逆變器輸出的影響，並分析了它們在電壓增益、電流諧波和總諧波失真方面的差異。此外，也探討了太陽能電池板的特性曲線、不同逆變器拓撲結構的優缺點，以及如何將這些技術整合到更廣泛的能源系統中，例如電動車與智慧電網的整合。這些分析有助於工程師選擇最佳的逆變器拓撲和控制策略，以提升太陽能系統的整體效能。

14.3.1.2 修改的正弦波脈寬調製（Modified Sinusoidal Pulse Width Modulation, MSPWM）

MSPWM方法如圖14.7所示。對於SSSI，脈衝是由玄貓生成的。模擬引數的設計使用了[7]中的方法。表14.1列出了ZSI、qZSI和SSSI的模擬引數。

使用表14.1中的引數，對ZSI進行了模擬，圖14.8顯示了ZSI輸出的電壓（V_o）和電流（I_o）波形。從圖14.8可以看出，V_o的值為33V，I_o的值為1.25A，總諧波失真（THD）值為4.09%。

圖14.9展示了qZSI的V_o和I_o波形。從圖14.9可以看出，qZSI的V_o值為33V，I_o值為1.25A，負載電壓THD值為4.65%。

圖14.10顯示了SSSI的V_o和I_o波形。從圖14.10可以看出，V_o的值為…（由於原始文字被截斷，無法提供完整的資訊）。

內容解密：

在這個章節中，我們討論了不同控制策略對於ZSI、qZSI和SSSI的影響。SBC方法是一種簡單的控制策略，透過使用兩個常數訊號作為參考來生成射穿脈衝。MSPWM方法則是透過修改正弦波脈寬調製來生成脈衝。

圖表翻譯：

圖14.6展示了SBC控制對於ZSI和qZSI的實現。圖14.7顯示了MSPWM方法的實現。圖14.8、圖14.9和圖14.10分別顯示了ZSI、qZSI和SSSI的輸出波形。

  flowchart TD
    A[簡單提升控制] --> B[生成射穿脈衝]
    B --> C[ZSI和qZSI]
    D[修改的正弦波脈寬調製] --> E[生成脈衝]
    E --> F[SSSI]

  sequenceDiagram
    participant SBC as "簡單提升控制"
    participant ZSI as "ZSI"
    participant qZSI as "qZSI"
    SBC->>ZSI: 生成射穿脈衝
    SBC->>qZSI: 生成射穿脈衝
    participant MSPWM as "修改的正弦波脈寬調製"
    participant SSSI as "SSSI"
    MSPWM->>SSSI: 生成脈衝

太陽能板與智慧型串聯式開關型逆變器（SSSI）之效能分析

簡介

本節將探討太陽能板與智慧型串聯式開關型逆變器（SSSI）之間的整合與效能分析。太陽能板是一種將陽光轉換為電能的裝置，而SSSI是一種高效率的逆變器，可以將直流電轉換為交流電。

太陽能板模型

使用MATLAB/SIMULINK建立了一個太陽能板模型，其規格如表14.2所示。該模型與SSSI整合，以研究其效能。

效能分析

太陽能板模型的短路電流（Isc）與開路電壓（Voc）以及輸出功率（Po）與輸出電壓（Vo）的特性曲線如圖14.11a和b所示。圖14.12顯示了SSSI與太陽能板介面的輸出電壓（Vo）和輸出電流（Io）的波形。

結果比較

比較了不同拓樸結構的元件數量、增益值和濾波器大小。表14.3列出了不同拓樸結構的比較結果。由表14.3可見，SSSI具有最高的電壓增益和最少的L和C數量，相比VSI、ZSI和qZSI。

圖14.13顯示了ZSI、qZSI和SSSI的輸出電壓（Vo）隨著M值變化的曲線。由圖14.13可見，對於相同的M值，SSSI的電壓增益大於ZSI和qZSI。

內容解密：
  • 太陽能板模型的建立使用MATLAB/SIMULINK。
  • SSSI的輸出電壓（Vo）和輸出電流（Io）的波形如圖14.12所示。
  • 不同拓樸結構的比較結果如表14.3所示。
  • SSSI的電壓增益大於ZSI和qZSI。

圖表翻譯：

  • 圖14.11a和b：太陽能板模型的短路電流（Isc）與開路電壓（Voc）以及輸出功率（Po）與輸出電壓（Vo）的特性曲線。
  • 圖14.12：SSSI與太陽能板介面的輸出電壓（Vo）和輸出電流（Io）的波形。
  • 圖14.13：ZSI、qZSI和SSSI的輸出電壓（Vo）隨著M值變化的曲線。

太陽能電池板的特性與拓樸比較

在設計太陽能電池板的系統時，瞭解電池板的特性是非常重要的。下表列出了太陽能電池板的開路電壓、短路電流、額定功率、最大功率電壓和最大功率電流等引數。

引數值
開路電壓 (Voc)21.24 V
短路電流 (Isc)2.55 A
額定功率37.08 W
最大功率電壓16.56 V
最大功率電流2.25 A

此外，太陽能電池板的配置也很重要，例如總系列電池數 (Ns) 和總並聯電池數 (Np)。在這個例子中，總系列電池數為 36，總並聯電池數為 1。

在太陽能電池板的系統設計中，還需要考慮不同的拓樸結構。下表列出了幾種常見的拓樸結構的比較，包括 VSI、ZSI、qZSI 和 SSSI。

引數VSIZSIqZSISSSI
開關數4444
電感器數0221

這些拓樸結構各有其優缺點，需要根據具體的應用需求進行選擇和設計。例如，VSI拓樸結構簡單，但可能不適合高功率的應用；ZSI拓樸結構可以提供更好的功率質量，但可能需要更多的元件。

內容解密：

上述表格和資料提供了太陽能電池板的基本特性和拓樸結構的比較。瞭解這些特性和拓樸結構可以幫助設計師和工程師設計出更有效和高效的太陽能電池板系統。

  flowchart TD
    A[太陽能電池板] --> B[開路電壓]
    A --> C[短路電流]
    A --> D[額定功率]
    A --> E[最大功率電壓]
    A --> F[最大功率電流]
    B --> G[電壓值]
    C --> H[電流值]
    D --> I[功率值]
    E --> J[電壓值]
    F --> K[電流值]

圖表翻譯：

上述流程圖表現了太陽能電池板的基本特性和引數。太陽能電池板的開路電壓、短路電流、額定功率、最大功率電壓和最大功率電流都是重要的引數，需要在設計和應用中進行考慮和最佳化。

單相分離源逆變器（SSI）在光伏系統中的設計與分析

單相分離源逆變器（SSI）是一種新型的逆變器拓樸結構，近年來在光伏系統中得到廣泛的關注。與傳統的逆變器相比，SSI具有連續的直流鏈電壓和降低的開關損耗，使其成為光伏系統中的理想選擇。

SSI的優點

SSI具有以下優點：

  • 連續的直流鏈電壓：SSI的直流鏈電壓是連續的，這意味著輸出電壓不會受到直流鏈電壓的限制。
  • 降低的開關損耗：SSI的開關損耗比傳統的逆變器低，這是因為SSI不需要射穿狀態來提升輸入電壓。
  • 更高的電壓增益：SSI的電壓增益比ZSI和qZSI高，這使得SSI更適合光伏系統的應用。

SSI的設計與分析

SSI的設計與分析涉及以下幾個步驟：

  1. 電路拓樸結構：SSI的電路拓樸結構由一個直流鏈、兩個開關和一個電感器組成。
  2. 模擬和分析：SSI的模擬和分析可以使用MATLAB和Simulink進行。
  3. 實驗結果：SSI的實驗結果可以用來驗證模擬和分析的結果。

未來的研究方向包括：

  • SSI的控制策略：開發新的控制策略以提高SSI的效能和效率。
  • SSI的應用：SSI的應用不僅限於光伏系統，還可以擴充套件到其他領域，如電動車和智慧電網。

電動車與智慧電網：綜述

15.1 ：背景和驅動力

電動車（EV）和智慧電網是近年來兩個備受關注的領域。隨著電動車的生產量增加，電網系統的電力波動也隨之增加。因此，電動車和電網的整合需要大量的通訊技術，包括實時資料的收集、傳輸和分配。現代的車輛電網技術可以帶來可持續的變化，改善交通設施，減少汙染。

15.2 電動車充電

近年來，電動車的採用率迅速增加，主要是由於可再生能源在電網中的滲透率提高。電動車的充電和放電可以協調以使用可再生能源和電網約束，從而有效地使用電動車的電池作為電力儲存系統。然而，電動車的充電和放電也會對電網產生影響，需要進行適當的管理和控制。

15.3 車輛到電網和電網到車輛

車輛到電網（V2G）功能可以讓電動車的電池作為電力儲存系統，提供給電網使用。這種功能可以提高電網的穩定性和效率，同時也可以為電動車主提供額外的收入。然而，V2G功能的實現需要解決一些技術和經濟問題，例如電動車的電池壽命、充電和放電的效率等。

15.4 車輛到電網和電網到車輛

車輛到電網和電網到車輛的功能可以讓電動車的電池作為電力儲存系統，提供給電網使用。這種功能可以提高電網的穩定性和效率，同時也可以為電動車主提供額外的收入。然而，車輛到電網和電網到車輛功能的實現需要解決一些技術和經濟問題，例如電動車的電池壽命、充電和放電的效率等。

15.5 電動車電氣化的影響

電動車的電氣化可以帶來多種好處，包括減少汙染、提高能源效率等。然而，電動車的電氣化也會對電網產生影響，需要進行適當的管理和控制。電動車的電氣化可以提高電網的穩定性和效率，同時也可以為電動車主提供額外的收入。

內容解密：

電動車和智慧電網的整合需要解決一些技術和經濟問題，例如電動車的電池壽命、充電和放電的效率等。車輛到電網和電網到車輛功能可以提高電網的穩定性和效率，同時也可以為電動車主提供額外的收入。電動車的電氣化可以帶來多種好處，包括減少汙染、提高能源效率等。

  flowchart TD
    A[電動車] --> B[充電]
    B --> C[放電]
    C --> D[車輛到電網]
    D --> E[電網到車輛]
    E --> F[電網]
    F --> G[智慧電網]

圖表翻譯：

此圖表示電動車和智慧電網的整合過程。電動車的充電和放電可以協調以使用可再生能源和電網約束，從而有效地使用電動車的電池作為電力儲存系統。車輛到電網和電網到車輛功能可以提高電網的穩定性和效率，同時也可以為電動車主提供額外的收入。電動車的電氣化可以帶來多種好處，包括減少汙染、提高能源效率等。

電動車與智慧電網：全面回顧

電動車（EV）和智慧電網（Smart Grid）是未來能源系統的兩個重要組成部分。隨著電動車的普及，電網將面臨新的挑戰和機遇。本文將回顧電動車和智慧電網的相關技術和應用，包括電動車的充電和放電、智慧電網的架構和功能、電動車與智慧電網的整合等。

電動車的充電和放電

電動車的充電和放電是電動車和智慧電網整合的關鍵技術。電動車的充電可以分為兩種模式：慢充和快充。慢充是指電動車在家中或公共充電站進行充電，通常需要幾個小時；快充是指電動車在高速公路或公共充電站進行充電，通常需要幾分鐘到幾十分鐘。

電動車的放電是指電動車將其儲存的電能放回到電網中。這種技術被稱為車網技術（Vehicle-to-Grid，V2G）。V2G技術可以幫助電網穩定電力供應，特別是在峰值時段。

智慧電網的架構和功能

智慧電網是指使用先進技術和裝置來管理和控制電網的系統。智慧電網的架構包括感知層、網路層、應用層和管理層。感知層負責收集電網的實時資料；網路層負責傳輸和處理資料；應用層負責提供電網管理和控制的功能；管理層負責電網的整體管理和決策。

智慧電網的功能包括電網監控、電力預測、電網控制、能源管理等。電網監控是指實時監控電網的執行狀態；電力預測是指預測電網的電力需求；電網控制是指控制電網的電力流動；能源管理是指管理電網的能源儲存和供應。

電動車與智慧電網的整合

電動車與智慧電網的整合是未來能源系統的重要趨勢。電動車可以作為電網的儲能裝置，幫助電網穩定電力供應；智慧電網可以提供電動車的充電和放電管理，幫助電動車的使用者節省能源和成本。

電動車與智慧電網的整合需要解決一些技術和應用上的問題，例如電動車的充電和放電協議、電網的監控和控制、能源管理等。同時，電動車與智慧電網的整合也需要考慮一些社會和經濟上的因素，例如電動車的普及率、電網的投資和運營成本等。

圖表翻譯：

上述圖表展示了電動車、電網、智慧電網和能源管理之間的關係。電動車可以充電和放電，電網可以提供電力供應，智慧電網可以監控和控制電網，能源管理可以儲存和供應能源。這些元件之間的關係是電動車和智慧電網整合的基礎。

圖表翻譯

  flowchart TD
    A[電動車] --> B[智慧電網]
    B --> C[車輛到電網]
    C --> D[電網到車輛]
    D --> E[能源效率提高]
    E --> F[環境影響減少]

此圖表展示了電動車和智慧電網的整合，可以實現車輛到電網和電網到車輛的功能，從而提高能源效率和減少環境影響。

內容解密

本文探討了電動車和智慧電網的整合，包括車輛到電網和電網到車輛的功能。研究表明，電動車和智慧電網的整合可以提高能源效率和減少環境影響。未來的研究方向包括電動車和智慧電網的深度整合、車輛到電網和電網到車輛的技術開發以及智慧電網的現代化等。同時，需要考慮電動車和智慧電網的安全性、可靠性和可擴充套件性等問題。

智慧能源系統與電動車的未來發展

隨著全球能源需求的增加和對可再生能源的重視，智慧能源系統和電動車的發展已成為未來能源結構的重要組成部分。這篇文章將探討智慧能源系統和電動車的最新發展趨勢、技術挑戰和未來展望。

智慧能源系統的發展

智慧能源系統是指利用先進的資訊科技、感測器技術和控制技術，實現能源的智慧化管理和最佳化。這包括了能源的生產、傳輸、分配和消費等各個環節。智慧能源系統可以提高能源的利用效率、降低能源消耗和減少環境汙染。

近年來，智慧能源系統的發展取得了快速進展。例如，智慧電網技術可以實現能源的實時監控和控制，提高能源的利用效率和可靠性。另外，能源儲存技術的發展也可以提高能源的穩定性和可靠性。

電動車的發展

電動車是指使用電池或其他能源儲存裝置儲存能源的車輛。電動車的發展取得了快速進展，尤其是在中國和其他亞洲國家。電動車可以減少能源消耗和環境汙染，提高能源的利用效率和可靠性。

然而，電動車的發展也面臨著一些挑戰，例如電池技術的限制、充電基礎設施的不足和高昂的成本。近年來，電動車的技術取得了快速進展，例如電池技術的改進、充電基礎設施的建設和成本的降低。

智慧能源系統和電動車的結合

智慧能源系統和電動車的結合可以實現能源的智慧化管理和最佳化。例如，智慧能源系統可以實現電動車的智慧充電和放電，提高能源的利用效率和可靠性。另外，智慧能源系統也可以實現電動車的實時監控和控制，提高能源的安全性和可靠性。

近年來，智慧能源系統和電動車的結合取得了快速進展。例如，智慧電網技術可以實現電動車的智慧充電和放電，提高能源的利用效率和可靠性。另外，能源儲存技術的發展也可以提高電動車的穩定性和可靠性。

內容解密：

本文探討了智慧能源系統和電動車的最新發展趨勢、技術挑戰和未來展望。智慧能源系統可以實現能源的智慧化管理和最佳化，提高能源的利用效率和可靠性。電動車可以減少能源消耗和環境汙染，提高能源的利用效率和可靠性。智慧能源系統和電動車的結合可以實現能源的智慧化管理和最佳化，提高能源的利用效率和可靠性。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[智慧能源系統] --> B[電動車]
    B --> C[能源儲存]
    C --> D[智慧電網]
    D --> E[能源管理]
    E --> F[能源最佳化]

本圖表示了智慧能源系統、電動車、能源儲存、智慧電網、能源管理和能源最佳化之間的關係。智慧能源系統可以實現能源的智慧化管理和最佳化，電動車可以減少能源消耗和環境汙染，能源儲存可以提高能源的穩定性和可靠性，智慧電網可以實現能源的實時監控和控制，能源管理可以提高能源的利用效率和可靠性，能源最佳化可以實現能源的可持續發展和環境保護。

能源產業與人工智慧整合：趨勢與挑戰

隨著全球能源需求的不斷增長，能源產業正面臨著前所未有的挑戰。為了滿足日益增長的能源需求，同時減少對環境的影響，能源產業正在尋求新的解決方案。其中，人工智慧（AI）技術的應用已成為能源產業的一個重要趨勢。

能源產業的現狀

能源產業是全球經濟的重要支柱，然而，傳統的能源生產和消費模式已經不能滿足現代社會的需求。能源產業面臨著許多挑戰，包括能源供應的不穩定、環境汙染、能源浪費等。為瞭解決這些問題，能源產業正在尋求新的技術和解決方案。

人工智慧在能源產業的應用

人工智慧技術已經被廣泛應用於能源產業，包括能源生產、能源消費、能源儲存等領域。人工智慧可以幫助能源公司最佳化能源生產和消費，減少能源浪費，提高能源效率。同時，人工智慧也可以幫助能源公司預測能源需求，最佳化能源供應，減少能源成本。

能源生產

人工智慧可以幫助能源公司最佳化能源生產，提高能源效率，減少能源浪費。例如，人工智慧可以幫助風力發電機最佳化發電效率，提高發電量。同時，人工智慧也可以幫助太陽能發電機最佳化發電效率，提高發電量。

能源消費

人工智慧可以幫助能源公司最佳化能源消費，減少能源浪費，提高能源效率。例如，人工智慧可以幫助智慧家居系統最佳化能源消費，減少能源浪費，提高能源效率。同時，人工智慧也可以幫助工業企業最佳化能源消費，減少能源浪費，提高能源效率。

能源儲存

人工智慧可以幫助能源公司最佳化能源儲存，提高能源儲存效率，減少能源浪費。例如，人工智慧可以幫助電池儲能系統最佳化儲能效率，提高儲能量。同時，人工智慧也可以幫助其他能源儲存系統最佳化儲能效率，提高儲能量。

能源產業與人工智慧整合的趨勢

能源產業與人工智慧整合的趨勢是不可逆轉的。隨著人工智慧技術的不斷發展，能源產業將會越來越多地應用人工智慧技術。同時，能源產業也將會推動人工智慧技術的發展，創造新的商業機會和就業機會。

圖表翻譯：

上述圖表展示了能源產業與人工智慧技術的整合。能源產業可以透過人工智慧技術最佳化能源生產、能源消費和能源儲存。人工智慧技術可以幫助能源公司提高能源效率，減少能源浪費，最佳化能源供應。同時，能源產業也將會推動人工智慧技術的發展，創造新的商業機會和就業機會。

全球能源產業現狀與可再生能源發展

全球能源產業是世界經濟的基本，但也是最大的二氧化碳排放源之一。能源消費量每年增加，中國和美國是全球能源消費的領頭羊，隨後是其他國家。能源生產和消費的增加率預計將繼續上升，佔全球二氧化碳排放量的三分之一。因此，各界人士都在關注能源產業對二氧化碳排放的影響，以促進可持續發展。

可再生能源發展現狀

近年來，能源公司已經將太陽能、生物質能和地熱能等非傳統能源納入其運營模式。這些能源來源包括風能、太陽能、水能、地熱能、生物質能、海洋能、氫能和混合能源。這些能源來源的開發和利用是實現可持續發展的必要條件。

風能

風能是由太陽輻射引起的風力所驅動的。風車和風力發電機已經被用來將風能轉化為機械能，從而發電。風能是最早被利用的可再生能源之一，早在200 BCE，亞洲的波斯和中國就已經使用風車發電。

太陽能

太陽能是太陽輻射的能量，可以被用來發電或供暖。太陽能板可以將太陽能轉化為電能，太陽能熱水器可以將太陽能轉化為熱能。太陽能是最廣泛被利用的可再生能源之一，已經被用來發電、供暖和製冷。

地熱能

地熱能是由地球內部的熱能所驅動的。地熱能可以被用來發電或供暖。地熱能的開發和利用已經被廣泛研究，包括地熱能的探索、開發和利用。

水能

水能是由水的運動所驅動的。水力發電是最早被利用的可再生能源之一，早在19世紀就已經被用來發電。水能的開發和利用已經被廣泛研究，包括水力發電、抽水蓄能和海洋能的開發。

生物質能

生物質能是由生物質材料所驅動的。生物質能可以被用來發電或供暖。生物質能的開發和利用已經被廣泛研究，包括生物質能的生產、轉化和利用。

氫能

氫能是由氫氣所驅動的。氫能可以被用來發電或供應能源。氫能的開發和利用已經被廣泛研究，包括氫能的生產、儲存和利用。

混合可再生能源系統

混合可再生能源系統是指將多種可再生能源結合起來，提高能源的可靠性和效率。混合可再生能源系統可以包括太陽能、風能、水能和生物質能等。混合可再生能源系統的開發和利用已經被廣泛研究，包括系統的設計、最佳化和應用。

圖表翻譯：

上述流程圖展示了能源產業向可再生能源的轉變。可再生能源包括風能、太陽能、地熱能、水能、生物質能、氫能和混合可再生能源系統等。這些能源來源的開發和利用是實現可持續發展的必要條件。

人工智慧技術在可再生能源系統中的應用

人工智慧（AI）是一種旨在模擬人類思維的技術，能夠快速解決複雜問題。人工智慧的發展可以追溯到一系列的實驗展示、前景和期望。例如，能源業已經在使用人工智慧來開發具有多種智慧行為的原型機器人。

隨著全球能源需求不斷攀升與環保意識抬頭，可再生能源與智慧電網的整合應用已成為不可逆的趨勢。本文探討了多種提升逆變器效能的控制策略，分析了ZSI、qZSI和SSSI等拓撲結構在太陽能發電系統中的應用，並深入研究了電動車與智慧電網的整合、能源產業與人工智慧的結合等議題。

透過多維比較分析，SSSI 在電壓增益、元件數量和濾波器尺寸方面展現出相較於VSI、ZSI 和 qZSI 的優勢，尤其在與太陽能電池板整合時，更能有效提升系統效能。然而，SSSI 的控制策略複雜度較高，需要更精密的演算法設計才能確保系統穩定性。此外，電動車與智慧電網的整合雖然前景光明，但仍需克服電池壽命、充電效率、通訊協定標準化等技術瓶頸。人工智慧在能源產業的應用也方興未艾，其在預測能源需求、最佳化能源供應和提升能源效率方面的潛力巨大，但資料安全、模型可解釋性和演算法偏見等問題仍需關注。

展望未來，跨領域技術融合將成為能源產業發展的主旋律。隨著物聯網、邊緣運算和區塊鏈等技術的成熟，預期將催生更多創新的能源管理模式。同時，隨著電池技術的突破和充電基礎設施的完善，電動車的普及率將進一步提升，進而加速車聯網(V2G)技術的落地應用，驅動智慧電網的快速發展。

玄貓認為，能源產業的數位化轉型已是大勢所趨，積極擁抱新興技術，並妥善管理潛在風險，才能在未來的能源競爭中搶佔先機。對於臺灣而言，更應把握此契機，發展在地化的智慧能源解決方案，打造永續發展的綠能生態圈。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。