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[IEEE 2020年智能技术新兴趋势国际会议（ICETST）- 巴基斯坦卡拉奇（2020.3.26-2020.3.27）] 2020年智能技术新兴趋势国际会议（ICETST）- 基于广义全局滑模概念的变阴影光伏系统新型神经模糊GMPPT算法

DOI：10.1109/ICETST49965.2020.9080754 出版年份：2020 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 本研究论文报道了基于神经模糊的非线性广义全局滑?？刂?GGSMC)设计，该控制方法采用升降压变换器实现局部阴影光伏系统(PV)的全局最大功率点跟踪(GMPPT)。为提取可能的最大功率(MP)，必须使光伏系统工作在最大功率点(MPP)。GGSMC控制方案的主要优势在于收敛速度快、效率高且对快速变化的气候条件具有强鲁棒性。本研究采用基于软计算的神经模糊技术为开发的GMPPT控制方法生成参考电压，并使用MATLAB/Simulink工具进行仿真。将所提控制器的跟踪性能与传统的比例积分微分(CPID)控制器进行了对比。
作者： Waleed Ahmad，Umar Habib Khan，Zain Ahmad Khan，Izhar Ul Haq，Zaheer Alam，Rashid Khan
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

设计一种基于神经模糊的非线性广义全局滑?？刂疲℅GSMC），用于通过升降压变换器追踪部分阴影光伏系统（PV）中的全局最大功率点（GMPP）。

研究成果

所提出的非线性GGSMC控制器结合神经模糊推理系统进行参考电压生成，在光伏系统部分阴影条件下能有效追踪最大功率点（GMPP）。相比传统CPID控制器，该方案具有收敛更快、振荡更小以及对环境变化更强的鲁棒性等优势。

研究不足

该研究侧重于基于MATLAB/Simulink的仿真验证，未涉及硬件限制和环境变化等实际应用挑战。神经模糊算法的复杂性也可能给实际应用带来计算难题。

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