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基于标准变频器的光伏灌溉系统比例-积分控制整定规则评估
摘要： 本研究系统考察了基于标准变频器(SFC)的光伏灌溉系统(PVIS)中比例积分(PI)控制参数的不同整定规则。通过搭建实验室系统，采用控制领域最广泛认可的整定规则获取PI控制参数?；诮自臼淙胂煊?，我们应用了Ziegler-Nichols(ZNs)、Chien-Hrones-Reswick(CHR)、Cohen-Coon(C-C)、Lambda和AMIGOs等整定规则；基于频率响应建模则应用了Ziegler-Nichols(ZNf)和AMIGOf规则。通过启动测试和光伏功率骤降测试两类实验评估了这些整定规则获得的PI控制器参数。实验结果表明：仅ZNs、CHR和AMIGOf规则获得的参数组能通过所有启动测试，而光伏功率骤降测试仅AMIGOf规则配置通过。由此实验证实：基于频率响应建模的AMIGO整定规则是唯一能为光伏灌溉系统提供合适PI控制参数值的方案。
关键词： 光伏提水系统、PID参数整定、光伏系统性能、农业光伏应用、AMIGO整定规则
更新于2025-09-16 10:30:52
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基于灰色聚类与二阶曲波神经网络的光伏提水系统性能比预测
摘要： 性能比是衡量光伏（PV）水泵系统质量和效率的重要参数，正确预测该参数可为制定降低各部分损耗的措施提供指导。因此，本研究提出了一种基于灰色聚类与二阶曲波神经网络的光伏水泵系统性能比预测模型。分析了性能比的含义，并总结了影响光伏水泵系统性能水平的主要因素。结合二阶曲波变换与前馈神经网络构建了二阶曲波神经网络，并设计了其网络结构?；诟慕幕疑劾嗄Ｐ腿范搜盗费居氩馐匝镜姆掷?，研究了相应的数学模型。采用萤火虫算法对二阶曲波神经网络进行优化。通过灰色聚类确定训练样本的灰色分类，利用不同参数的萤火虫算法优化不同结构的二阶曲波神经网络进行训练，随后采用测试样本进行预测分析。仿真结果表明，二阶曲波神经网络具有最高的预测精度和效率，能够正确高效地预测光伏水泵系统的性能比。
关键词： 性能比，光伏提水系统，第二曲线波神经网络，灰色聚类
更新于2025-09-11 14:15:04