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基于ANFIS的最大功率点跟踪控制器在太阳能光伏系统中的潜力研究
Investigating the Potential of an ANFIS-Based Maximum Power Point Tracking Controller for Solar Photovoltaic Systems
Yavuz Türkay · Ahmet Gürkan Yüksek · IEEE Access · 2025年1月
最大功率点跟踪（MPPT）技术对提升光伏（PV）系统效率具有重要作用。本文设计并建模了一种基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的MPPT控制器，旨在不同环境条件下最大化PV模块的输出效率。该控制器结合模糊逻辑与神经网络优势，通过温度、辐照度和负载等输入参数动态调整控制策略，快速准确地追踪最大功率点。所设模糊规则有效应对系统非线性特性，提升响应速度与稳定性。在MATLAB/SIMULINK平台上的仿真结果表明，该方法在多种工况下均表现出优异性能，相较于传统增量电导法（INC），具有更小的稳态振...
解读: 该ANFIS-MPPT技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能变流器的控制算法优化具有重要参考价值。研究证实的快速动态响应和低稳态振荡特性，可直接应用于阳光电源1500V高压系统的多路MPPT优化，特别是在复杂遮挡和快速云层变化工况下。神经模糊融合策略为现有P&O和INC算法提供智能化升级路径，可...
一种基于优化YOLOv8的单阶段光伏组件缺陷检测方法
A Single-Stage Photovoltaic Module Defect Detection Method Based on Optimized YOLOv8
Yihong Gao · Chengxin Pang · Xinhua Zeng · Pengyi Jiang · IEEE Access · 2025年1月
针对光伏组件缺陷检测中微小缺陷特征易丢失、计算复杂度高及边缘设备部署困难等问题，提出一种基于YOLOv8的单阶段检测模型PSA-PVdetector（PSA-det）。该模型引入部分空间注意力（PSA）机制，结合部分卷积与空间注意力，优化特征提取并降低计算开销；设计多通道特征融合（MCFF）检测头，提升小目标缺陷的定位精度；采用结合边界框形状信息的ShapeIoU作为回归损失，增强缺陷定位准确性。实验表明，PSA-det在Panel-2和Solar数据集上mAP50分别达到87.2%和72.0%...
解读: 该优化YOLOv8缺陷检测技术对阳光电源智能运维体系具有重要应用价值。PSA-det模型的2.6ms低延迟推理能力可直接部署于iSolarCloud云平台的边缘计算节点，实现SG系列光伏逆变器组件的实时缺陷诊断。其87.2%的高精度微小缺陷识别能力可增强预测性维护功能，提前发现热斑、隐裂等故障隐患，...