基于强化学习的光伏系统最大功率点跟踪

摘要： 最大功率点跟踪（MPPT）技术常用于光伏系统中，以在不同环境条件下提取最大功率。扰动观察法（P&O）是最著名的MPPT方法之一，但它可能面临最大功率点（MPP）附近大幅振荡或跟踪效率低下的问题。本文提出了两种基于强化学习的最大功率点跟踪（RL MPPT）方法，分别采用Q学习算法构建Q表和Q网络。这两种方法无需预先获取实际光伏组件的信息，可通过学习阶段和跟踪阶段两步离线训练实现MPP跟踪。实验结果表明，与P&O方法相比，基于强化学习的Q表最大功率点跟踪（RL-QT MPPT）和基于强化学习的Q网络最大功率点跟踪（RL-QN MPPT）方法均具有更小的纹波和更快的跟踪速度。此外，RL-QT MPPT方法振荡更小，而RL-QN MPPT方法实现了更高的平均功率。