《Results in Engineering》：A Sensorless Single-Network AI-Based MPPT Framework for Solar Photovoltaic Systems: Comparative Performance Evaluation of RBF, FFBP, and ANFIS Models
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提出了一种用于光伏（PV）系统的单网络人工智能（AI）最大功率点跟踪（MPPT）框架。该方法无需辐照度测量即可预测最大功率点（MPP）及最优电压。在动态条件下，对前馈反向传播（FFBP）、径向基函数（RBF）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）模型进行了比较
提出了一种用于光伏（PV）系统的单网络人工智能（AI）最大功率点跟踪（MPPT）框架。该方法无需辐照度测量即可预测最大功率点（MPP）及最优电压。在动态条件下，对前馈反向传播（FFBP）、径向基函数（RBF）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）模型进行了比较评估。基于RBF的MPPT实现了最高精度，误差低于10?12。该方法在保持稳健实时性能的同时降低了计算复杂度。
一、研究背景与问题提出
全球能源需求持续增长、化石燃料储备日益枯竭，以及传统发电方式对环境的负面影响，推动了可再生能源技术的快速发展。光伏（PV）系统凭借清洁、丰富和环境友好的能量转换特性，已成为可持续能源解决方案中的关键组成部分。然而，光伏系统固有的非线性电流-电压特性，以及其对辐照度和温度等大气条件的强依赖性，显著限制了其运行效率。为克服这些困难，最大功率点跟踪（MPPT）算法被广泛应用于确保光伏组件在不同大气条件下始终运行于最大功率点（MPP），从而提升能量转换效率。
传统MPPT策略如扰动观察法（P&O）和增量电导法（InC）因实现简便而广泛使用，但它们在动态条件下常表现出不稳定性、收敛速度慢和精度不足等缺陷。近年来，基于人工智能（AI）的算法，如人工神经网络（ANN）、模糊逻辑（FL）和神经模糊系统，因其在处理非线性、不确定性和快速环境变化方面的优势而受到广泛关注。然而，现有许多AI-based MPPT技术仍依赖多级或级联网络架构，例如需要分别用于辐照度预测和最大功率点预测的独立网络，这增加了系统复杂性和计算负担，使其不太适用于实时和嵌入式光伏应用。
因此，开发高效、低复杂度且高精度的AI-based MPPT策略，成为提升光伏能量系统性能和可靠性的关键研究重点。本研究正是基于这一需求，提出了一种无传感器单网络AI-based MPPT框架，旨在减少系统复杂性的同时保持高精度和快速动态响应。
二、研究内容与主要结论
研究人员提出了一种单网络AI-based MPPT技术，该技术直接利用运行电压和功率作为输入特征，网络同时预测最大功率点和对应的最优运行电压，无需辐照度测量或额外系统参数。这一无传感器、低复杂度框架增强了实际适用性并降低了计算开销。研究对三种常用的AI模型——前馈反向传播（FFBP）、径向基函数（RBF）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）——进行了系统性的比较性能评估。
研究发现，RBF-based MPPT方法在精度和计算效率方面表现最优，其估计误差低于10?12，显著优于FFBP和ANFIS模型。该研究证明了单网络架构能够实现高精度的MPP跟踪，同时确保快速收敛和稳健性能，为下一代智能MPPT控制器的设计提供了重要参考。
三、关键技术方法
研究人员主要采用了以下三种AI模型进行对比研究：
- 1.
前馈反向传播（FFBP）网络：一种经典的多层感知器结构，通过反向传播算法训练，能够学习光伏系统输入输出之间的非线性映射关系。
- 2.
径向基函数（RBF）网络：一种具有单隐层的神经网络，采用径向基函数作为激活函数，具有快速收敛、强泛化能力和对输入噪声的鲁棒性。其相对简单的结构便于实时实现，同时保持高稳定性和跟踪精度。
- 3.
自适应神经模糊推理系统（ANFIS）：一种结合了ANN学习能力与模糊逻辑推理能力的混合技术，能够有效建模非线性光伏特性并准确估计最大功率点。
这三种模型均在统一的单网络框架下进行训练和评估，输入特征为光伏系统的运行电压和功率，输出为最大功率点和对应的最优运行电压。
四、研究结果
1. RBF模型的精度优势
通过比较三种AI模型在动态条件下的估计误差，研究发现RBF-based MPPT实现了最高的预测精度，误差低于10?12。这一结果证明了RBF网络在建模光伏非线性特性和准确估计最大功率点方面的优越性。
2. 单网络架构的有效性
研究验证了单网络架构能够同时预测最大功率点和最优运行电压，无需级联或多网络结构。这一设计显著降低了系统复杂性和计算负担，同时保持了高跟踪精度和快速动态响应。
3. 计算效率的提升
与传统的级联或混合架构相比，所提出的单网络框架在保持稳健实时性能的同时，有效降低了计算复杂度。RBF网络的相对简单结构使其特别适合实时和嵌入式光伏应用。
五、讨论与结论
研究讨论部分指出，尽管ANFIS等混合技术在某些应用中表现出色，但其有效性依赖于专家知识，且级联或混合架构增加了处理阶段和操作复杂性。相比之下，RBF网络凭借其快速收敛、强泛化能力和对输入噪声的鲁棒性，成为MPPT应用的理想选择。
研究结论强调，所提出的单网络AI-based MPPT框架在减少传感需求和网络复杂性的同时，实现了高精度的MPP跟踪。RBF-based方法在精度和计算效率方面的优越性，为设计下一代智能MPPT控制器提供了有价值的见解。研究结果预期将有助于改进光伏能量生成系统的设计，推动智能、数据驱动的能源优化方向发展。
