《Scientific Reports》：Application of machine learning decision tree based power switching control for a standalone PV system with grid support
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确保独立光伏(PV)系统可靠电力输送具有挑战性，这是由于太阳辐照度(intermittant nature of solar irradiance)的间歇性和动态负载变化的特性所致。传统切换控制方案往往在这种变化条件下无法维持最优性能，导致效率降低和源切换延迟
确保独立光伏(PV)系统可靠电力输送具有挑战性，这是由于太阳辐照度(intermittant nature of solar irradiance)的间歇性和动态负载变化的特性所致。传统切换控制方案往往在这种变化条件下无法维持最优性能，导致效率降低和源切换延迟。尽管若干研究探讨了PV变流器控制和最大功率点跟踪(MPPT)算法，但将机器学习(ML)技术集成用于带电网备用的独立PV系统中的实时切换控制仍是一个新兴领域。本研究旨在通过开发一种基于ML决策树(Decision Tree)的切换策略来填补这一空白，该策略增强了功率管理和系统效率。本文提出应用切换规则以选择正确的电源，并训练ML模型以预测独立PV系统的未来切换，该系统自主运行且仅当太阳能不足时才从公用电网获取电力。所提出的控制框架采用实时监测PV阵列电压、电流、辐照度和负载需求作为输入特征至训练好的DT模型，该模型预测PV与电网供电之间的最优切换决策。本文使用MATLAB/Simulink进行的仿真工作证明了基于ML决策树(Decision Tree)的切换应用在自动化切换操作中的效果，与PV系统中基于规则的传统切换相比，减少了切换损耗并改善了电压调节(voltage regulation)。
该研究发表于《Scientific Reports》。研究背景在于全球对清洁可持续能源的需求增长加速了光伏(PV)系统的应用，独立PV系统在离网地区部署广泛，但其性能高度依赖环境因子如太阳辐照度和温度，这些因子在日间显著波动导致发电间歇性，难以保证负载不间断供电。虽然混合PV系统结合电网支撑可在太阳能不足时自动切换至电网，但传统阈值切换逻辑存在效率低、响应延迟等问题。现有研究多集中于PV变流器控制和MPPT优化，较少关注整体功率管理的智能切换机制，尤其是利用机器学习(ML)控制电力电子变流器切换动作以协调DC-DC变换器和逆变器运行的研究尚显不足。为此，研究人员开展了基于决策树(Decision Tree, DT)的智能切换控制框架研究，旨在提升功率管理、增强系统效率并在变化辐照度和负载条件下确保可靠运行，仿真结果表明该方法较传统方法具有更快的过渡响应、最小化切换损耗和改善的电能质量。
研究人员为开展研究用到的主要关键技术方法包括：在MATLAB/Simulink中搭建额定1 kW的独立PV系统仿真模型，系统由5个215 W PV模块串联组成，配备Flyback DC-DC变换器及单相H桥逆变器（采用DQ控制模式与电容电流检测）；采用Python的scikit-learn库开发DT分类器，通过MATLAB与Python接口进行数据通信以获取训练数据集（涵盖300–1000 W/m2可变辐照度及变负载场景），并对比评估决策树(DT)与随机森林(Random Forest)算法，最终选定计算效率更高的DT模型嵌入Simulink函数块实现实时开关控制；设计两个DT模型即DT1预测PV发电能力以决定负载投切（Load 1为500 W，Load 2为350 W），DT2基于DT1输出及辐照度、时间预测PV开关、电网开关与中央负载开关的二进制切换命令。
System description and control architecture
研究人员描述了带电网支撑的独立PV系统配置，旨在变化太阳辐照度下确保负载不间断供电。系统主要由PV阵列经带MPPT控制的Boost变换器馈入逆变器连接负载，电网经可控静态开关并联接入。传感单元监测辐照度、PV电压电流及负载电流并输入DT控制器。控制架构包含功率管理环和ML切换控制环，单相逆变器采用旋转参考系控制技术及PI控制器实现输出电压调节。
Machine learning algorithm
研究人员评估了决策树(DT)与随机森林(Random Forest)两种算法，虽随机森林精度略高，但因DT响应快、计算需求低且易于集成至实时控制硬件（如DSP或微控制器），故选用DT。DT输入特征为辐照度(G)、负载功率(P_load)、时间，输出为PV模式、电网模式及中央负载的二进制切换指令。开发DT1与DT2模型分别用于PV发电能力预测与源间切换决策，模型使用Python训练后导出至MATLAB/Simulink执行。
Simulation results and discussion
研究人员设计三种测试场景：Case 1辐照度小于400 W/m2的电网模式；Case 2恒定1000 W/m2辐照度；Case 3辐照度由1000降至400 W/m2。在恒定辐照度满负载下，传统切换整体变换器效率为76.49%，基波峰值逆变电压310.5 Vp-p；DT切换效率提升至77.04%，基波峰值逆变电压307.2 Vp-p，电压调节改善。在变辐照度与变负载模式下，对比传统与DT切换的总谐波失真(THD)及功率转换曲线，DT模型展现出更优动态性能与更低电气应力。DT模型利用三日数据预测第四日辐照度与负载变化，实现基于功率可用性的PV、电网及负载间智能切换。
讨论部分总结指出，本文提出的基于决策树(DT)的智能切换策略在变化工况下实现了高效实时功率管理，增强了系统特性，电气应力降低5.7%，输出电压调节改善8.8%，功率转换效率由76.49%增至77.04%（约0.72%提升）。该策略优化电网利用，减少电网依赖并最大化太阳能利用。未来工作将聚焦实时硬件实现及集成温度等特征与高级学习模型以进一步提升性能。
研究结论部分翻译：本文提出了一种用于PV-电网系统的基于决策树(Decision Tree)的智能切换控制策略，能够在变化运行条件下实现高效实时功率管理。所提方法通过实现电气应力降低5.7%和输出电压调节改善8.8%，展示了增强的整体系统特性，有助于提升稳定性和可靠性。此外，功率转换效率从76.49%提高至77.04%，代表约0.72%的适度改进，表明能源利用更佳。为确保公平比较，使用有限数据集训练决策树(Decision Tree)模型，与传统切换仿真框架所用数据集一致。尽管结果基于仿真研究，但观察到的改进表明了所提方法在快速高效决策方面的潜力。所提控制策略优化了电网利用率，通过优先使用可用PV电力减少了对电网的依赖。这确保了太阳能被有效利用其最大潜力，从而最小化不必要的电网消耗。未来工作将聚焦于实时硬件实现及集成额外特征（如温度）和高级学习模型以进一步提升系统性能。
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