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光伏MPPT仿真-模糊控制

先整点基础设定：光伏板的数学模型。用Python写的话大概长这样：

def pv_curve(V, T=25, G=1000): Isc = 3.45 * (G/1000) Voc = 21.7 * (1 - 0.0028*(T-25)) Imp = 3.15 * (G/1000) Vmp = 17.5 * (1 - 0.0028*(T-25)) return Imp - (Imp/(Vmp**2))*(V - Vmp)**2

这段代码模拟的是光伏板的输出特性曲线。注意那个二次函数，其实是对实际物理特性的简化。温度补偿系数0.0028是经验值，不同型号组件可能需要微调。

重点来了，模糊控制器的设计。咱们用scikit-fuzzy库实现：

import skfuzzy as fuzz # 输入变量：功率变化dP和电压变化dV dP = np.linspace(-10, 10, 100) dV = np.linspace(-5, 5, 100) # 输出变量：电压调整量 deltaV = np.linspace(-2, 2, 100) # 隶属度函数 dP_neg = fuzz.trimf(dP, [-10, -10, 0]) dP_pos = fuzz.trimf(dP, [0, 10, 10]) dV_neg = fuzz.trimf(dV, [-5, -5, 0]) dV_pos = fuzz.trimf(dV, [0, 5, 5]) deltaV_neg = fuzz.trimf(deltaV, [-2, -2, 0]) deltaV_pos = fuzz.trimf(deltaV, [0, 2, 2])

这里把输入输出都简化为正负两个状态。实际工程中可能需要更精细的分级，但仿真嘛，先抓主要矛盾。特别注意电压变化量范围比功率变化小，防止震荡。

规则库是关键中的关键。咱们用自然语言描述：

1. 如果功率增加且电压增加 → 继续往同方向调电压
2. 如果功率减少但电压增加 → 反向调整

...

对应的代码实现：

rule1 = ctrl.Rule(dP_pos & dV_pos, deltaV_pos) rule2 = ctrl.Rule(dP_neg & dV_pos, deltaV_neg) ...

这种规则设置其实暗含了对系统动态特性的理解。比如当功率下降但电压还在上升时，说明已经越过最大功率点，需要立即调头。

仿真结果怎么看？用Matplotlib画个动态追踪过程：

plt.plot(voltage_history, power_history, 'r--') plt.scatter(Vmp, Pmax, c='g', s=100) plt.xlabel('Voltage(V)') plt.ylabel('Power(W)')

红色虚线是模糊控制的追踪轨迹，绿色点是理论最大功率点。跑起来会发现轨迹呈现阻尼震荡趋近，震荡幅度取决于模糊集的划分精度和步长设置。

最后说点实战经验：别迷信默认参数。比如遇到云层快速变化时，可以给dP的论域范围加个动态缩放：

dP_range = max(abs(current_dP)*3, 10) # 自适应扩展

这招能有效应对辐照度突变的情况。搞控制算法就得这样，既要懂理论，也得会魔改。