研究目的
提出两种基于强化学习的最大功率点跟踪（RL MPPT）方法，用于光伏（PV）系统在不同环境条件下高效提取最大功率，以解决传统扰动观察法（P&O）的局限性。
研究成果
所提出的RL MPPT方法（RL-QT MPPT和RL-QN MPPT）在纹波更小、跟踪速度更快方面展现出优于传统P&O方法的性能。RL-QT MPPT方法表现出更小的振荡，而RL-QN MPPT方法实现了更高的平均功率。这些发现表明，基于强化学习的方法能有效解决光伏系统中传统MPPT技术的局限性。
研究不足
该研究受硬件条件限制，例如占空比范围设定在0.2至0.9之间，以及RL-QT MPPT方法中状态表征需要离散化，这些因素可能影响控制精度。此外，性能评估是在特定环境条件下进行的，推广到不同条件可能需要进一步验证。
1：实验设计与方法选择：
本研究提出两种基于Q学习算法的强化学习最大功率点跟踪（RL MPPT）方法，一种构建Q表，另一种采用Q网络，在无需光伏组件先验知识的情况下实现MPPT控制。
2：样本选择与数据来源：
实验在辐照度约650 W/m2、组件温度约48°C的相似环境条件下进行。
3：实验设备与材料清单：
包括光伏组件、DC-DC升压转换器、电阻负载、树莓派3代B型、ADC（ADS1115）、电压传感器、电流传感器（ACS723）、辐照度传感器（MAX44009 GY-49）、温度传感器（MLX90614 GY-906）、MOSFET驱动器（TLP250）和二极管（1N5408）。
4：5）、电压传感器、电流传感器（ACS723）、辐照度传感器（MAX44009 GY-49）、温度传感器（MLX90614 GY-906）、MOSFET驱动器（TLP250）和二极管（1N5408）。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：RL MPPT方法包含离线训练的学习阶段和MPPT控制的跟踪阶段，通过改变转换器的占空比调整系统工作点。
5：数据分析方法：
基于跟踪步数、振荡范围和最大功率点附近的平均功率评估性能，并与传统的P&O方法进行对比。
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TLP250
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Toshiba
MOSFET driver for controlling the power MOSFET in the boost converter.
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Raspberry Pi 3 Model B
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Development board for implementing the RL MPPT control system.
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Current sensor for measuring the output current of the PV module.
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Ambient light sensor module for measuring solar irradiance.
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1N5408
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