基于低成本太阳辐射计的ANN方法用于太阳能PV系统的最大功率点跟踪
系统与控制
2025-12-29 v2 系统与控制
摘要
本文介绍了一种研究人工神经网络（ANN）用于太阳能光伏（PV）系统最大功率点跟踪（MPPT）的应用方法，采用低成本太阳辐射计传感器。该方法将太阳辐射计、温度传感器与ANN相结合，用于估计直流/直流换流器的工作电比，从而使系统能够持续地在最大功率点运行。该策略在Cuk换流器的本地控制中实现，并与传统的扰动并观察（P&O）方法进行实验验证。结果表明，ANN基于技术，利用可负担的传感器技术，实现了准确的MPPT性能，波动幅度减小，提高了PV跟踪系统的响应速度和效率。
引用
@article{arxiv.2510.10313,
title = {Low-cost Pyranometer-Based ANN Approach for MPPT in Solar PV Systems},
author = {Luiz Fernando M. Arruda and Moises Ferber and Diego Greff},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.10313},
year = {2025}
}
备注
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