基于新型传感器神经控制器的太阳能光伏组件最大功率点跟踪技术

### 基于新型传感器神经控制器的太阳能光伏组件最大功率点跟踪技术 #### 1 引言 近年来，基于软计算的可再生能源策略受到全球关注。太阳能光伏作为一种可持续能源，凭借丰富的太阳辐射、政府优惠政策和逐年降低的成本，在能源市场中占据重要地位。然而，太阳能光伏发电受天气、季节和环境影响，输出功率不稳定，转换效率仅为15 - 22%。为提高效率和输出功率，最大功率点跟踪（MPPT）技术应运而生。 MPPT技术旨在使太阳能光伏系统在温度和光照变化时输出最大功率。目前，MPPT技术可分为传统、改进传统、新型、改进新型、传统与新型结合以及改进结合等类型，各有优缺点。传统技术简单但无法识别全局峰值，新型计算复杂且难以追踪全局峰值，混合方法虽快但搜索时无法追踪全局最大功率点。因此，选择合适的MPPT技术对提高太阳能光伏系统性能至关重要。 在众多智能策略中，人工神经网络（ANN）因其学习能力、模式识别能力和快速响应能力，在可再生能源最大功率控制和采集方面得到广泛应用。本文提出一种基于新型传感器神经控制器的MPPT技术，并与传统的扰动观察（P&O）法进行比较，分析其在不同天气条件下的跟踪速度、振荡情况和效率。 #### 2 基于神经控制器的太阳能光伏组件MPPT设计与实现 ##### 2.1 提出的MPPT方法描述 为使太阳能光伏模块高效地向负载提供最大功率，采用神经控制器消除系统非线性。具体步骤如下： 1. **太阳能电站识别**：以1Soltech 1STH - 215 - P太阳能光伏模块为测试模型，将电流源与二极管并联，连接DC - DC升压转换器和负载，为负载提供最大功率。根据所需功率等级，可采用串联和并联光伏模块组合，每个电池功率为1 - 2W。 2. **配置神经控制器**：选择神经网络和参数，使控制器适应不同天气条件。参数设置如下表所示： | 案例研究变量 | 隐藏层数量 | 变量数量 | 迭代次数 | 验证变量 | 测试变量 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 案例I | 3 | 132 | 300 | 总变量的20% | 总变量的20% | | 案例II | 5 | 50,001 | 300 | 总变量的20% | 总变量的20% | 近似模型方程为： \[ \text{Approximation model equation} = f_{mnn}(O(T), O(T - 1), \ldots O(T - n + 1), I_{ref}(T - 1), \ldots I_{ref}(T - pre + 1)) + g_{mnn}(O(T), O(T - 1), \ldots O(T - n + 1), I_{ref}(T - 1), \ldots I_{ref}(T - tn + 1)) \times I_{ref}(T) \] 控制器工作流程如下： ```mermaid graph TD; A[开始] --> B[在不同日照模式下感应输入变 ```