研究目的
研究采用SC耦合电感DC-DC转换器的最大电网关联光伏系统，并通过结合ANFIS算法的LFCSO优化基于开关电容耦合电感的DC-DC转换器性能。
研究成果
所提出的LFCSO方法能有效跟踪光伏系统在不同工况下的最大功率。开关电容耦合电感DC-DC转换器增强了电压叠加和功率最大化效果。该方法在功率跟踪效率方面优于P&O、GA-NFC和FLC等传统技术。
研究不足
该研究仅限于基于MATLAB/Simulink的仿真验证，未广泛涉及实际实施挑战及影响光伏性能的环境因素。
基于LFCSO的自适应神经模糊推理系统在并网光伏系统中应用的开关电容耦合电感DC-DC变换器
DOI：10.1142/s0218126620502011
期刊：Journal of Circuits, Systems and Computers
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
本文提出基于莱维飞行的鸡群优化算法（LFCSO）来追踪并网光伏系统的最大功率点。通过分析并网光伏系统的电流、功率、电压及辐照度特性，针对低输出电压光伏源与矩阵功率连接时需采用高增益升压变换器的问题，本文设计了一种基于开关电容与电感的新型高增益升压变换器。该研究运用结合自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的LFCSO算法生成无变压器耦合电感DC-DC变换器的开关电容控制脉冲，在采用开关电容耦合电感结构时，有效提升DC-DC变换器电压增益并实现光伏功率最大化。通过莱维飞行函数改进标准鸡群算法以获取最优解，将LFCSO算法输出作为ANFIS技术输入以生成精确的最优控制脉冲。该方法通过推导电压增益解析工作原理，根据输入参数预测变换器的精确最大功率点。在不同太阳辐照度及局部阴影条件（PSCs）下，对光伏系统进行多时段特性测试。基于Simulink/MATLAB平台实现LFCSO-ANFIS方法，并与传统遗传算法（GA）、扰动观察法（P&O）结合神经模糊控制器（NFC）及模糊逻辑控制器（FLC）等技术进行跟踪性能对比分析。
作者：
J. K. Mohan Kumar，H. Abdul Rauf，R. Umamaheswari
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