★ 庄壬东（漳州市水利电力工程有限公司，福建 漳州 363000）

关键词：光伏逆变器；故障检测；数字孪生；自适应控制

随着光伏并网规模不断扩大，逆变器长期处于高频开关与繁复工况的运行环境内，极易遭遇电网阻抗波动、器件老化及环境变化等因素的干扰，进而引发谐波增多、电流振荡及控制失稳等问题。逆变器的运行状态直接关乎光伏系统的并网质量以及供电稳定性，因此开展故障检测与自适应控制的研究具有重要的工程应用价值^[1]。

传统故障检测方法多使用阈值分析与频域辨识方法，在复杂工况下故障的识别能力不足，难以准确地折射故障演化进程。此外，固定参数PI控制难以适配电网阻抗的动态变化，在动态扰动条件下容易出现控制滞后及谐波放大等问题^[2]。针对上述问题，本文提出了 一种基于数字孪生与模糊神经网络的光伏逆变器故障检测及自适应控制技术。该方法融合卷积神经网络-长短期记忆网络（Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory Network， CNN-LSTM）故障识别、数字孪生状态映射及预测补偿控制，实现了逆变器故障状态的在线检测与动态调节。

1   光伏逆变器故障检测

1.1   基于多源特征融合的故障状态识别

在光伏发电系统中， 逆变器作为核心能量变换单元，其运行状态直接影响系统输出效率与并网稳定性。由于长期暴露于复杂的气候环境，逆变器内部极易诱发绝缘栅双极型晶体管（Insulated Gate Bipolar Transisto，IGBT）老化、电容失效、驱动异常及散热失衡等故障。为满足高功率密度逆变器的在线诊断要求，本文构建了基于多源特征融合的智能故障检测模型。

逆变器运行数据包含输出电压、电流谐波、母线纹波、开关频率漂移和器件温升等信息，可用于故障检测。不同故障特征间有着明显的耦合效应，仅通过单一参数难以准确地刻画设备的真实运行状态。因此，为提升故障辨识精度，本文使用卷积神经网络与长短时记忆网络相结合的CNN-LSTM结构，对时域与频域特征进行联合提取。其中，卷积层负责捕获电流谐波与纹波畸变特征；LSTM单元则用于学习故障演化中的时间相关性，增强了繁复工况下的故障识别能力。逆变器交流侧输出电流表示为式（1）：

式中，I₁为基波电流幅值， I_n为各次谐波分量。当逆变器出现驱动异常或功率器件局部失效时，高次谐波含量会明显增多。通过分析谐波能量分布特征，可实现开关故障的初步定位。为提升故障检测精度，本文引入基于注意力机制的特征权重分配方法，对不同运行参数进行动态关联分析。该方法可根据实时工况自动修正核心特征权值，减少了环境温度波动及辐照变化对诊断结果的干扰。同时，该方法融合滑动时间窗机制，利用连续运行数据实现模型在线更新，增强了模型对突发故障的快速响应与识别能力。在特征融合阶段，采用状态空间模型描述逆变器动态运行过程，如式（2）所示：

其中，x^&(t)为系统状态向量，Bu(t)为控制输入，A与B分别为状态矩阵和输入矩阵， w(t)表示系统扰动项。通过估计状态偏差，可快速识别母线电压波动及器件参数漂移等异常情况。即使在非平稳运行状态下，该模型仍可保持较高检测精度，对早期微弱故障具备更强的辨识敏感性。多源特征融合方案可以有效减少单一传感器测量误差引发的误判问题，提升了逆变器故障检测的稳定性与可靠性。

1.2   逆变器在线故障诊断

随着智能电网与边缘计算技术的持续发展，光伏逆变器故障检测方式逐步由离线分析转向在线自主诊断。针对复杂工况下故障模型难以实时更新的问题，本文引入数字孪生与自学习的协同诊断机制，并构建了逆变器虚拟映射模型，实现了设备运行状态的实时同步与故障提前预警。数字孪生模型利用逆变器历史运行数据、热损耗参数及开关行为特征，在虚拟空间重构设备运行状态。当物理设备实际输出与虚拟模型出现偏差时，系统可快速识别潜在异常区域。该方法不仅可以实现故障预警，还能对故障发展趋势展开动态测算。在逆变器热失效检测中，功率器件结温变化是其中的一个核心判据，其IGBT结温模型表示为式（3）：

其中， T_j为器件结温， T_α,为环境温度，P_loss为功率损耗，R_th(j-c)与 R_th(c-α)分别表示结壳热阻与壳环境热阻。当逆变器散热能力下降或开关损耗增大时， IGBT结温将快速升高，进而导致器件寿命下降甚至发生热击穿故障^[3]。

为提升逆变器在线检测能力，系统在边缘侧部署轻量化诊断模型，实现核心运行参数的就地分析，仅将高风险的故障特征上传至云端，有效减少了通信的压力，提升了故障响应速度。同时，利用增量学习机制不断更新故障的样本库，使模型能够适应不同类型的逆变器和复杂的运行环境。相比传统的监督学习方法，该方法减少了对大量故障标签数据的依赖，更适用于实际工程场景的在线监测需求。

2   自适应控制技术

2.1   光伏逆变器动态参数调节

光伏逆变器在运行过程中易受光照波动、电网阻抗变化及器件老化等因素影响，引发输出电流畸变、谐波增多、稳定性下降等问题，传统固定参数的控制方法难以应对复杂多变的工况。为此，本文建立了可以依照运行状态自动控制参数的自适应控制机制。在故障检测方面，本文引入数字孪生与模糊神经网络的协同控制结构，通过数字孪生模型实时地映射逆变器运行状态，动态地分析电压、电流以及温升变化，同时把虚拟模型与实际运行数据进行比对。当系统出现异常偏差时，控制器可自动更新运行参数，实现故障工况下的动态补偿控制。逆变器电流控制误差表示为式（4）：

式中，i_erf(k)为参考输出电流， i₀(k)为实际输出电流，e(k)为系统误差。当逆变器出现阻抗波动或器件退化时，控制误差值将明显增大。模糊神经网络可根据误差及其变化趋势，自动调整控制器增益，提高了系统动态响应能力。为增强系统自适应能力，本文采用在线参数调节方法对控制增益进行更新，其表达式为式（5）：

其中，K(k)为当前控制增益，η为学习因子，为误差变化率。该方法能够根据系统状态变化实时修正控制参数，避免了传统PI控制在复杂工况下出现调节滞后问题^[4]。

融合LCL滤波器的动态补偿方案， 可协同调节电感与电容的参数。当系统检测到高频谐波含量上升时，控制器可自动增大滤波阻尼系数，抑制了并网振荡，增强了逆变器输出的稳定性。

2.2   基于网络建模的自适应控制

为实现光伏逆变器参数的自适应调节，本文建立了基于模糊神经网络的控制模型，其结构如图1所示。

图1  自适应控制模型图

图1中的模型以逆变器输出电流误差e(t)及误差变化率Aet()为输入，通过模糊化处理将其映射到隶属度函数空间，并由隐藏层神经元进行模糊规则推理，最终输出控制增益修正量AK t()， 用于实时调节PI控制器的比例与积分增益。

具体建模步骤如下：

输入层设计： 输入信号包括电流误差e(t)和误差变化率Aet()，针对输入变量建立高斯型隶属度函数， 实现模糊化。

模糊推理层：通过设定模糊规则库，将输入隶属度映射至控制增益输出空间。模糊规则形式为“如果误差大且变化率快，则增益增大”，覆盖典型工况下的动态响应需求。

神经网络优化层：利用误差反向传播算法更新模糊规则的权重系数，使网络能够在运行过程中自主学习系统状态变化规律，提高控制精度与鲁棒性。

输出层：输出模糊神经网络计算的增益修正量AK t()，通过在线参数调节公式（式5）更新PI控制器参数，实现逆变器输出的动态补偿。

通过该建模方法，光伏逆变器的参数自适应调节不再依赖人工设定，而是能够结合实时运行状态与系统误差，自主修正控制增益，从而提升了系统的动态响应能力和稳定性。

在完成模糊神经网络的动态参数调节建模后，逆变器控制系统已具备对运行状态的实时自适应控制能力。基于该模型的控制增益实时修正能力，本文进一步提出了基于边缘协同与预测补偿的自适应控制方案。该方案通过边缘控制节点对逆变器的运行数据进行本地实时分析，实现了故障识别与控制调节同步执行，减少了云端通信延迟对系统稳定性造成的干扰[5]。系统运行过程中持续采集交流侧电压、电流及器件温度等参数，融合故障检测模型动态评判设备运行状态。当检测到电流波动异常或者温升过快时，预测补偿模块可提前生成控制修正量，快速地校正逆变器输出状态。

相比传统反馈控制方法，预测补偿控制能够提前估计系统变化趋势，在电网阻抗突变条件下能够快速完成动态补偿，减小了瞬态冲击对逆变器的影响，提高了故障状态下系统的稳定运行能力。

外环负责母线电压稳定，内环负责交流电流的快速跟踪。正常工况时，系统侧重高效率输出，当检测到故障发展趋势时，系统可自动切换至鲁棒控制形式，通过加强电流的约束与谐波的抑制能力，防止了故障继续扩散。同时，系统持续记录故障类型与控制响应结果，实现控制规则的在线更新，使模型可以适应不同的负载及复杂的工况，提升了逆变器长期运行的控制精度与稳定性。综上，基于数字孪生、模糊神经网络与预测补偿的自适应控制技术，可以实现光伏逆变器的故障检测调节与稳定控制。

3   实验研究

3.1   实验平台构建与参数配置

为验证本文所提出的光伏逆变器故障检测与自适应控制方法的有效性，本文搭建了光伏并网逆变器实验平台。该系统主要由光伏阵列模拟模块、三相并网逆变器、LCL滤波器、DSP控制器、边缘计算节点以及数据采集模块组成。

实验过程中，在逆变器交直流侧分别布置电压、电流传感器，在IGBT模块及滤波器区域安装温度传感器，全方位实时采集系统运行状态数据。在故障检测阶段，采用CNN-LSTM模型对运行数据进行特征识别与状态分类，并结合数字孪生模型同步构建逆变器虚拟运行状态，实现故障偏差分析与趋势预测。

为验证本文控制系统在复杂工况下的控制能力，实验设置热斑故障、局部谐波异常以及电网阻抗突变等典型工况， 并分别采用传统PI控制方法、预测控制方法以及本文提出的自适应控制方法进行对比测试。实验平台主要参数如表1所示。

表1 实验平台主要参数

实验运行时，通过数字孪生模型对逆变器实际运行状态与虚拟模型输出结果进行实时对比。当系统检测到输出电流波动异常或者器件温升偏差增大时，自适应控制器可自动地改变滤波参数及控制增益，实现动态补偿控制。

3.2   畸变逆变器输出谐波结果分析

本文分别在正常工况与阻抗突变工况下进行测试，不同控制方法作用下的逆变器输出谐波变化情况如图2所示。

图2 不同控制方法下逆变器输出谐波变化情况

由图2可知， 在系统正常运行阶段， 3种控制方法均保持较低谐波畸变率。当33ms附近发生阻抗突变后， 传统PI控制方法谐波畸变率迅速升高，并持续出现较大波动；预测控制方法虽具有一定抑制能力，但恢复过程中仍存在震荡现象。相比之下，本文方法在故障发生后谐波畸变率仅短时升至4.8%，随后快速恢复至2.7%左右，说明该方法具有较好的动态调节能力与谐波抑制能力。

3.3   实验结果对比分析

为进一步验证本文方法的控制性能，对不同控制方法的故障检测准确率、谐波畸变率及动态恢复时间进行统计分析，结果如表2所示。

表2 不同方法下的故障分析表

由表2可知，本文方法在故障检测精度、谐波抑制能力与动态恢复速度方面均优于传统控制方法。其中，数字孪生模型可实时折射逆变器的运行状态， CNN-LSTM模型可准确识别故障特征，模糊神经网络可根据运行偏差自动修正控制参数，实现故障状态的动态补偿控制。

此外，边缘计算节点能够缩短数据处理与控制响应时间，提高了系统对复杂扰动的适应能力。因此，在热斑故障、阻抗突变以及谐波异常等工况下，本文方法仍能够保持较低谐波含量与较高运行稳定性，验证了该方法在光伏逆变器故障检测与自适应控制中的有效性。

4   结束语

本文提出了一种基于数字孪生与模糊神经网络的光伏逆变器的故障检测及自适应控制技术。该方法采用CNN-LSTM模型实现逆变器运行数据的故障特征识别，结合数字孪生模型完成设备运行状态的实时映射，利用模糊神经网络与预测补偿机制在线修正控制参数，实现了故障状态的动态补偿控制。实验结果表明，相比传统控制方法，本文方法在动态恢复速度、抗扰动能力及系统稳定性方面具有明显优势，可为光伏逆变器智能运维与稳定并网提供技术参考。

作者简介：

庄壬东（1991-），男，福建漳州人，工程师，本科，现就职于漳州市水利电力工程有限公司，研究方向为电力配电工程、光伏工程。

参考文献：

[1] 杨浩, 王佳怡, 易文飞, 等. 知识-数据融合驱动的配电网光伏逆变器电压/无功优化自适应控制[J]. 中国电机工程学报, 2025, 45 (22) : 8691 - 8705.

[2] 顾钰婷, 颜文旭, 倪宏宇, 等. LCL型光伏并网逆变器频率自适应控制系统设计[J]. 电子设计工程, 2024, 32 (11) : 60 - 64.

[3] 李怡, 李永丽, 李松, 等. 基于VSG的光伏及混合储能系统功率分配与虚拟惯性控制[J]. 电力自动化设备, 2023, 43 (7) : 27 - 34.

[4] 张洪亮, 张子成, 陈杰, 等. 自适应三次谐波注入的回接型LCL光伏逆变器共模谐振电流抑制方法[J]. 电工技术学报, 2023, 38 (1) : 220 - 233.

[5] 朱武, 王浩然, 杨可欣, 等. 带自适应谐波补偿功能的光伏并网控制策略[J]. 控制工程, 2024, 31 (1) : 10 - 17.

摘自《自动化博览》2026年9月刊