自适应神经模糊推理系统-遗传算法方法用于在不同遮荫条件下光伏系统的全局最大功率点跟踪

《Gynécologie Obstétrique Fertilité & Sénologie》：Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System-Genetic Algorithm approach for global maximum power point tracking in PV systems under different shading conditions

ANFIS-GA混合算法通过ANFIS建模光伏非线性特性并GA优化PID参数，有效解决部分阴影下最大功率点跟踪问题，仿真显示在无阴影、部分阴影和严重阴影条件下的跟踪效率分别为99.98%、98.5%和97.67%，动态响应时间低于0.25秒，显著优于传统方法。

　　太阳能光伏（Photovoltaic, PV）技术已经成为一种广泛应用的清洁能源来源，其核心目标是通过高效的能量转换来最大化系统的输出功率。然而，在实际运行过程中，由于环境因素如云层遮挡、树木遮阴或鸟类活动等，光伏阵列经常面临部分阴影（Partial Shading, PS）的情况。这种非均匀光照条件会导致光伏模块的电流分布不均，进而引发多个局部最大功率点（Local Maximum Power Points, LMPPs），使得传统的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking, MPPT）方法难以准确识别并追踪到全局最大功率点（Global Maximum Power Point, GMPP）。这种局限性显著降低了光伏系统的整体效率，尤其是在复杂且动态变化的环境中。

为了克服这一问题，本文提出了一种基于自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS）与遗传算法（Genetic Algorithm, GA）相结合的混合方法，即ANFIS-GA，以优化光伏系统的全局最大功率点跟踪（Global Maximum Power Point Tracking, GMPPT）性能。ANFIS作为一种软计算工具，能够有效地建模光伏系统的非线性和不确定性，而GA则被用来动态优化比例-积分-微分（PID）控制器的参数，以最小化实际功率输出与ANFIS预测功率之间的误差。这种结合不仅提高了系统对非线性和时间变化条件的适应能力，还增强了其在复杂环境下的跟踪稳定性和响应速度。

传统GMPPT算法如改进的爬山扰动观察法（P&O）和增量导纳法（IC）等，虽然在某些条件下表现良好，但在部分阴影情况下，它们往往难以区分局部与全局峰值，导致能量提取效率低下。此外，这些方法在处理快速变化的光照条件时，可能表现出响应迟滞或不稳定性，进而影响系统的整体性能。相比之下，ANFIS-GA方法通过融合ANFIS的建模能力与GA的优化能力，实现了更精准和高效的GMPPT。

在本文中，ANFIS-GA方法通过MATLAB/Simulink进行了模拟测试，并在三种不同的阴影条件下进行了评估：无阴影（No Shading, NS）、部分阴影（Partial Shading, PS）和严重阴影（Severe Shading, SS）。在这些测试中，该方法分别实现了99.98%、98.5%和97.67%的GMPPT效率，显著优于其他传统方法。此外，该方法还被应用于模拟真实世界中云层运动引起的光照变化，例如通过随机的阶梯式光照变化来模拟云层遮挡。在这种复杂变化条件下，系统仍能保持超过98.5%的效率，并且收敛时间控制在0.25秒以内。这些结果表明，ANFIS-GA方法在应对复杂且动态变化的环境时，展现出高度的灵活性、准确性和稳定性。

ANFIS-GA方法的核心优势在于其结合了两种不同的技术特性：ANFIS的非线性建模能力和GA的优化能力。ANFIS通过模糊推理系统对光伏系统的非线性行为进行建模，能够准确预测在不同光照条件下光伏系统的输出功率。而GA则被用来优化PID控制器的参数，以最小化预测功率与实际输出之间的误差，从而提高系统对光照变化的响应速度和控制精度。这种混合方法能够有效适应光伏系统的动态变化，实现更快速和稳定的能量提取。

在实验中，ANFIS-GA方法被用于模拟不同阴影条件下的光伏系统。在部分阴影条件下，该方法能够快速识别并追踪到全局最大功率点，而传统的PID控制器在相同条件下往往无法准确区分局部与全局峰值，导致能量提取效率降低。此外，ANFIS-GA方法还被用于测试不同光照强度下的系统性能，例如在400 W/m2、700 W/m2和1000 W/m2的光照条件下，该方法展现出比其他方法更高的跟踪效率和更快的响应速度。通过这种动态优化机制，ANFIS-GA方法能够在不同光照条件下实现更精准的功率跟踪，从而提升光伏系统的整体性能。

在实际应用中，光伏系统通常由太阳能电池板、逆变器和控制器等组成。在部分阴影条件下，由于光照分布不均，光伏阵列可能会产生多个局部最大功率点，而传统方法往往无法有效识别和追踪到全局最大功率点。ANFIS-GA方法通过结合ANFIS的建模能力与GA的优化能力，能够在复杂和动态变化的环境中，实现更准确和高效的GMPPT。此外，该方法还能够适应不同光照强度的变化，例如在光照强度快速下降或上升时，依然能够保持较高的跟踪效率和响应速度。

为了验证ANFIS-GA方法的有效性，本文进行了详细的模拟和实验分析。在模拟中，系统被应用于三种不同的光伏面板，并在不同的光照条件下进行了测试。结果表明，ANFIS-GA方法在所有测试条件下均表现出优异的性能，包括高跟踪效率、快速收敛时间和稳定的功率输出。此外，该方法在处理快速变化的光照条件时，也展现出良好的适应性和鲁棒性，能够有效应对光照波动带来的挑战。

尽管ANFIS-GA方法在实验室环境中表现出色，但在实际应用中仍存在一些限制。首先，计算资源的消耗可能较高，尤其是在需要实时调整PID控制器参数的情况下。其次，该方法在大规模光伏农场中的应用可能面临模型复杂性、模块间通信开销和控制策略协调等方面的挑战。此外，GA参数的选择（如种群规模、交叉率和变异率）对系统性能具有重要影响，因此需要根据具体应用场景进行优化。

未来的研究方向可以包括进一步优化ANFIS-GA方法，以降低其计算复杂度，并提高其在低功耗嵌入式系统中的适用性。此外，还可以探索该方法在不同光伏技术（如不同类型的太阳能电池板）和不同地理环境（如不同气候条件）中的应用，以验证其广泛的适用性和鲁棒性。同时，研究该方法在不同转换器（如SEPIC转换器）中的表现，以进一步提升系统的整体性能。

总的来说，ANFIS-GA方法在提升光伏系统在部分阴影条件下的能量提取效率方面展现出显著的优势。它不仅能够快速适应光照变化，还能有效区分局部与全局最大功率点，从而提高系统的整体性能。该方法为光伏系统提供了一种高效、灵活且可靠的GMPPT解决方案，具有广阔的应用前景。