研究目的
提出维持光伏发电与配电系统供需平衡的方法。
研究成果
所提出的框架包含太阳能和负荷的预测模型以及实时控制器，能有效平衡为峰值负荷设计的光伏系统的供需关系。NARX人工神经网络预测模型的准确性优于ARIMA和SARIMA模型。P&O最大功率点跟踪控制器比模糊逻辑控制器提供更可靠的追踪。
研究不足
所提方法的适用性仅限于需求和供应能够被准确预测的场景。由于调节时间不断增加，模糊逻辑控制器的性能会随着需求的增长而下降。
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基于预测光伏功率与需求的最佳工作点跟踪控制器设计
DOI：10.1109/TSTE.2019.2941862
期刊：IEEE Transactions on Sustainable Energy
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
随着并网光伏发电系统的出现，必须开发新技术来维持发电供需的持续稳定平衡。因此，需要精准预测太阳能发电量与用电需求。太阳能发电与电力需求本质上都具有随机性和非平稳性，且往往不匹配。供需失衡可能造成高昂成本，并导致发电和配电的长期低效。本研究旨在提出维持光伏发电及配电系统供需平衡的方法。为此，我们构建并整合了三种工具：1）太阳能发电预测模型；2）用电需求预测模型；3）实时控制算法——该算法利用预测模型输出结果，通过调节光伏系统输出电压来维持供需平衡。我们的预测模型基于时间序列预测工具和人工神经网络，控制算法称为最优功率点跟踪（OPPT），其原理基于扰动观察法。我们采用真实数据评估了该预测-控制组合系统的性能。
作者：
AliAkbar Sha?，Hussein Sharadga，Shima Hajimirza
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