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基于多目标遗传算法（MOGA）的混合神经模糊最优控制器在光伏（PV）电池充电系统中的应用

DOI：10.1007/s12555-018-0230-7 期刊：International Journal of Control, Automation and Systems 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 本文提出一种基于最大功率点跟踪（MPPT）技术和恒流-恒压（CC-CV）充电方式的混合神经模糊/模糊控制器（NFC-CC/FLC-CV），用于光伏铅酸电池充电系统的电压调节。通过多目标遗传算法（MOGA）对NFC和FLC的参数（包括规则选择）进行优化，应用于NFC-CC设计以提升跟踪精度并降低复杂度，经遗传优化后模糊规则数量可减少50%。同时采用GA优化FLC-CV设计以提高电压调节（VR）精度。在满足MOGA和GA确定的稳定性条件后，通过暂态响应、稳态精度、充电时间、能量利用率及充电效率等多指标，评估控制器在快速变化天气条件下的性能表现。结果表明：该控制器相比现有方案具有无超调的最快上升时间、最高且振荡极小的MPPT与VR精度、缩短12-23%的充电时间，以及提升5-15%的能量利用率和1-6%的充电效率。此外，其通过最小化乘法运算次数和系统参数实现最优计算复杂度，并以最低赤池信息准则（AIC）值获得高可靠性。
作者： Rati Wongsathan，Atcharawan Nuangnit
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

设计一种用于光伏铅酸电池充电系统的最优混合神经-模糊/模糊控制器，通过多目标遗传算法（MOGA）和遗传算法（GA）提高跟踪精度并降低系统复杂度。

研究成果

基于多目标遗传算法（MOGA）和遗传算法（GA）优化的混合SNFC/SFLC最大功率点跟踪（MPPT）与电压调节（VR）方法显著提升了光伏电池充电系统的性能。所提出的控制器在瞬态响应、稳态精度、充电时间、能量利用率及充电效率方面均优于现有控制器，同时降低了计算复杂度并提高了可靠性。

研究不足

所提出的控制器在阴天条件下运行效果较差，且该研究未考虑存在多个功率峰值的部分阴影情况以及冬至和夏至的天气变化。

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