基于GBDT和神经网络的光伏环路控制稳定性与电路分析

本文主要探讨了稳定电路在光伏发电系统中的应用，特别是通过结合GBDT（梯度提升决策树）和神经网络进行发电量的预测。文章首先介绍了环路控制的基本概念，区分了开环控制和闭环控制两种方式。 开环控制是系统中输出量不受输入量直接影响的情况，其特点是输入与输出之间没有反馈机制。开环控制的传递函数可以通过串联多个环节的传递函数来计算，如低通电路就是一个例子，其传递函数由电容、电阻等元件决定，能够滤波或阻止高频信号。 闭环控制则引入了反馈环节，输出量的一部分作为比较量返回到输入端，形成负反馈，以改善系统的稳定性。闭环控制的传递函数可以通过前向通道和反馈通道的函数关系来表示，其特点是在负反馈作用下系统的稳定性可通过波特图进行分析，包括幅值响应的波特幅度图和相位响应的波特相位图，这两者描绘了系统的动态行为。 文章接下来着重讨论了环路控制的稳定性判断，利用波特图来评估系统的稳定性，即检查在不同频率下的电压增益和相位变化。波特图的绘制方法对于理解电路的动态响应和潜在问题至关重要。通过对幅值曲线和相位曲线的观察，工程师可以确定系统是否容易受到噪声干扰，是否存在相位滞后等问题，这对于确保光伏发电系统的稳定运行至关重要。 最后，文章提到了利用GBDT和神经网络进行光伏发电组合预测的技术，这表明在实际应用中，除了理论上的电路控制理论，现代数据科学方法也被应用于电力预测，以提高预测精度和适应不断变化的环境条件。 总结来说，本文涵盖了环路控制的基本原理，稳定性分析方法，以及如何将这些理论与现代预测技术相结合，为光伏发电系统的优化设计提供了关键的理论支持。