基于局部强化学习改进牛顿拉夫逊算法的光伏MPPT智能控制
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作者
辛秉青 王延峰 孙军伟
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单位
郑州轻工业大学电气信息工程学院河南省信息化电器重点实验室
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摘要
针对光伏发电的最大功率点跟踪问题这一当前分布式发电领域的研究热点，提出基于智能优化算法的控制方法。本文探讨的牛顿拉夫逊优化算法主要分为牛顿拉夫逊搜索规则和陷阱避免算子的引入，经过局部强化学习策略和变螺旋搜索策略改进后将其应用于光伏发电最大功率追踪问题。在三种实验环境下进行仿真，每种仿真环境设置了三次参数变化以改变光伏组件的最大发电功率，将改进后的算法与传统以及常见的最大功率控制技术在仿真结果中进行对比。结果表明本控制方法具有较好的全局收敛能力、收敛速度表现和鲁棒性。
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关键词
光伏发电最大功率点跟踪牛顿拉夫逊优化算法局部强化学习变螺旋搜索
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文章目录
1?光伏发电组件的数学模型
2?局部强化改进的牛顿拉夫逊优化算法
2.1?牛顿拉夫逊优化算法
2.2?局部强化学习策略
2.3?变螺旋搜索机制
2.4?改进算法
3?仿真实验
3.1?基准测试函数的仿真
3.2?模型搭建
3.3?结果分析
4?结 论
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引用格式
辛秉青,王延峰,孙军伟.基于局部强化学习改进牛顿拉夫逊算法的光伏MPPT智能控制[J/OL].太原理工大学学报,1-16[2024-09-24].https://doi.org/10.16355/j.tyut.1007-9432.20240452.
太原理工大学学报
