3、光伏电站最大功率点跟踪（MPPT）控制系统解析

光伏电站最大功率点跟踪（MPPT）控制系统解析

1. 模糊逻辑控制器（FLC）在MPPT中的应用

模糊逻辑控制器在光伏电站MPPT系统中有着重要作用。其规则基表如下：
| E \ ΔE | NB | NS | Z | PS | PB |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| NB | ZE | ZE | NB | NB | NB |
| NS | ZE | ZE | NS | NS | NS |
| Z | NS | ZE | ZE | ZE | PS |
| PS | PS | PS | PS | ZE | ZE |
| PB | PB | PB | PB | ZE | ZE |

在去模糊化阶段，FLC输出控制器利用相同的隶属函数，但使用不同的用户定义范围，将语言变量转换为数值变量。FLC输出信号用于控制功率转换器的占空比，以实现最大输出跟踪。凭借去模糊化原理，即使在部分阴影条件下，FLC也能将光伏阵列的工作电压（或电流）维持在最优值，确保全局最大功率点（GMPP），从而提高光伏设施的能量输出和效率。

2. 人工神经网络（ANN）在MPPT中的应用

人工神经网络控制方法在解决非线性任务方面具有显著优势，因此在各个领域的应用日益广泛。ANN与其他系统的控制原理有很大不同，它没有典型且严格确立的决策规则，而是具有灵活的自组织结构，能够接收输入、处理数据并提供输出信号。

ANN基于顺序学习，在环境条件变化时无需重新编程。它由输入层、隐藏层和输出层组成，可建模为连接神经网络的权重。输入变量可从光伏阵列的一些特性（如开路电