← 返回
基于强化学习与Beta参数的光伏发电系统自整定MPPT方案
Self-Tuning MPPT Scheme Based on Reinforcement Learning and Beta Parameter in Photovoltaic Power Systems
| 作者 | Dingyi Lin · Xingshuo Li · Shuye Ding · Huiqing Wen · Yang Du · Weidong Xiao |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2021年12月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | MPPT 强化学习 机器学习 光伏逆变器 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | MPPT 光伏发电系统 强化学习 Beta参数 自整定方案 最大功率点跟踪 太阳能采集 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种结合强化学习（RL）与Beta参数的光伏最大功率点跟踪（MPPT）自整定方案。该方法旨在提升光伏系统在复杂环境下的跟踪精度与响应速度，通过强化学习算法动态优化控制参数，有效解决了传统MPPT算法在快速变化光照条件下的性能瓶颈。
English Abstract
Maximum power point tracking (MPPT) is required in PV power systems for the highest solar energy harvest. This article proposes a self-tuning scheme to improve the MPPT performance in terms of high accuracy and speed. The scheme adopts the reinforcement learning (RL) and Beta parameter for the highest MPPT performance. The tracking speed and accuracy are significantly improved since the RL algorit...
S
SunView 深度解读
该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。在组串式和集中式光伏逆变器产品中，MPPT算法的效率直接决定了电站的发电收益。引入强化学习（RL）可使逆变器在阴影遮挡、快速多变光照等复杂工况下，实现比传统扰动观察法更精准、更快速的功率跟踪。建议研发团队将此算法集成至iSolarCloud智能运维平台或逆变器嵌入式控制固件中，通过边缘计算提升单机发电效率，并利用历史数据训练模型，进一步优化全生命周期的能源产出，增强阳光电源在全球光伏市场的技术领先优势。