开环与闭环控制模型解析：基于GBDT和神经网络的光伏发电预测

"本文主要介绍了开环控制模型，并结合了基于GBDT（梯度提升决策树）和神经网络的光伏发电组合预测，同时涉及了环路控制的稳定性分析，包括Buck电路和OP+MOS的稳定性。文章通过理论讲解和实例解析，阐述了开环控制与闭环控制的基本概念，以及环路控制稳定性的判断方法，如波特图的应用。" 开环控制模型是控制系统的一种基本形式，如图1.1所示，其中输入变量\( X_1(s) \)和输出变量\( X_2(s) \)之间不存在反馈机制。开环控制的特点是输出量的信号无法影响输入，即系统不依赖于输出信息进行调整。其传递函数可表示为各个环节传递函数的乘积，例如两个环节串联的传递函数为\( G_2(s)G_1(s) \)。 接着，文章提到了低通电路作为开环控制的一个实例，展示了传递函数的计算方法，这有助于理解不同环节如何影响整体系统性能。低通电路的传递函数为\( \frac{1}{1+sRC} \)，其中\( R \)是电阻，\( C \)是电容，\( s \)是复频率。 闭环控制则引入了反馈机制，如图1.4所示，通过将输出量的一部分反馈到输入端，形成负反馈，以改善系统的性能。闭环控制的传递函数为前向通道传递函数\( G(s) \)除以1加前向通道与反馈通道传递函数乘积\( H(s) \)的倒数。 在环路控制稳定性判断部分，文章引入了波特图，这是一种分析系统频率响应的有效工具。波特图包括幅度曲线和相位曲线，分别描绘了电压增益与频率的关系和相位移与频率的关系。通过分析波特图，可以评估系统的稳定性和响应特性。 最后，文章提及了Buck电路和OP+MOS的稳定性分析，这些都是实际电子系统中常见的环路控制组件。这些分析对于理解和优化电力转换系统，如光伏电力系统中的控制策略至关重要。 这篇文档提供了开环控制和闭环控制的基础知识，以及如何利用波特图进行稳定性分析，对于理解和应用基于GBDT和神经网络的光伏发电组合预测具有指导意义。