基于多种优化算法及神经网络的光伏系统控制（Matlab代码实现）

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作者研究：本科计算机专业，研究生电气学硕。主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！⭐️⭐️⭐️
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本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

目录

1 概述

2 模型搭建

3 运行波形 

4 Simulin&Matlab实现

1 概述

在本文中，我们设计了基于光伏系统（由光伏、电池、转换器、PI控制器、逆变器和充电控制组成）架构的 Simulink 模型。接下来，我们部署 MPPT 控制器。然后我们在MPPT控制器中应用优化算法。使用的优化算法是遗传算法（GA），粒子群优化（PSO）和神经网络（NN）。最佳值基于日照和温度。然后，我们从优化算法中计算出最大功率和电压。接下来，我们实现逆变器，它将系统产生的电力从直流电转换为交流电。然后充电控制器能够防止用连接的电池过度充电。最后，通过以下各场景的电压、电流和功率图对设计的系统进行评估。

2 模型搭建

3 运行波形 

 

  

 

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‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......

 

4 Simulin&Matlab实现

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