研究目的
提出一种非线性积分反步（IB）控制方法，用于实现独立光伏（PV）系统的最大功率提取，该方法具有应对持续变化环境条件的鲁棒性，并在故障条件下验证该技术。
研究成果
在变化的环境和负载条件下（包括存在故障和不确定性的情况），非线性积分反步控制方法在快速响应和最小跟踪误差方面优于传统的P&O最大功率点跟踪技术。
研究不足
该研究基于仿真，使用MATLAB/Simulink进行，可能需要通过物理实验进行验证。所提出的控制方案的复杂性可能是实际实施的一个限制因素。
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[2020年国际智能技术新兴趋势会议（ICETST）- 巴基斯坦卡拉奇（2020.3.26-2020.3.27）] 2020年国际智能技术新兴趋势会议（ICETST）- 基于人工智能的光伏系统最大功率点跟踪非线性积分反步控制方法
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[2020年国际智能技术新兴趋势会议（ICETST）- 巴基斯坦卡拉奇（2020.3.26-2020.3.27）] 2020年国际智能技术新兴趋势会议（ICETST）- 基于人工智能的光伏系统最大功率点跟踪非线性积分反步控制方法
DOI：10.1109/ICETST49965.2020.9080749
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
过去二十年间，全球能源需求急剧增长。能源需求正迫使发达国家智库转向替代能源资源。太阳能是解决能源危机最适宜的方案。本文针对独立光伏系统最大功率提取问题，提出非线性积分反步（IB）控制方法。该控制策略对环境持续变化条件具有鲁棒性。采用升压/降压（Buck-Boost）直流变换器的非反相拓扑作为负载与光伏阵列的接口。径向基函数神经网络（RBFNN）在不同气候条件下生成参考电压（Vref）以实现所开发控制方案的跟踪。IB控制技术也在故障条件下进行了验证。仿真在MATLAB/Simulink环境中进行，并将所提技术与扰动观察法（P&O）最大功率点跟踪（MPPT）技术进行了对比。
作者：
Zain Ahmad Khan，Waleed Ahmad，Umar Habib Khan，Zaheer Alam，Atiq Ur Rehman，Rashid Khan
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