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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种部分遮蔽光伏多峰的量子加速最大功率点跟踪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116880649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310363796.6，技术领域涉及：G05F1/67；该发明授权一种部分遮蔽光伏多峰的量子加速最大功率点跟踪方法是由殷林飞;刘凤;贺晓宇设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种部分遮蔽光伏多峰的量子加速最大功率点跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种部分遮蔽光伏多峰的量子加速最大功率点跟踪方法，该方法在光伏发电控制技术中利用MobileNetV3网络预测当前遮蔽情况下的光伏组件的最大功率点，通过Grover算法整定分数阶自抗扰控制器的参数从而实现最大功率点的跟踪，最终提高光伏发电效率。所提方法能解决现有的光伏最大功率跟踪技术存在的跟踪速度较慢，稳态振荡严重的问题，实现最大功率跟踪技术，优化寻找最大功率点的寻优过程和控制工作点跟踪最大功率点的控制过程，提高光伏发电效率。

本发明授权一种部分遮蔽光伏多峰的量子加速最大功率点跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种部分遮蔽光伏多峰的量子加速最大功率点跟踪方法，其特征在于，将MobileNetV3网络、Grover算法和分数阶自抗扰控制进行结合，用于光伏发电技术中最大功率点的跟踪，能提高光伏系统跟踪最大功率点的速度和动态性能；在使用过程中的步骤为： 步骤1：测量当前环境条件下的辐照度和温度； 使用辐照度传感器和温度传感器采集当前环境条件下的辐照度和温度，由于计算机在数字图像处理程序中以3维数组的形式存放图像数据，故将获取的辐照度和温度的历史数据形成一个矩阵，辐照度和温度矩阵为： 式中，E是辐照度数据矩阵；ET是辐照度传感器；ETt是辐照度传感器实时采集的辐照度；T是温度数据矩阵；TT是温度传感器；TTt是温度传感器实时采集的温度；D是辐照度和温度历史数据形成的矩阵；image是由历史数据形成3维数组图像矩阵的函数，矩阵大小为224×224×3； 步骤2：用卷积神经网络中的MobileNetV3网络估计光伏组件的最大功率点参考值； MobileNetV3网络的输入是步骤1中得到的历史辐照度和温度形成的图片，MobileNetV3网络的输出是网络预测的光伏组件的最大功率点的参考电压和参考电流，得到的光伏组件的最大功率点参考值将被用于进一步估计整个光伏阵列的最大功率点参考值，MobileNetV3网络预测模型为： MPPVMPP,IMPP＝MobileNetV3D2 式中，MobileNetV3是卷积神经网络中的MobileNetV3网络；MPP是最大功率点；VMPP和IMPP是网络预测得到的光伏组件的最大功率点的参考电压和参考电流； 步骤3：结合Boost变换器离散模型与通用光伏阵列离散模型建立光伏系统离散预测模型； 结合MobileNetV3网络预测得到的光伏组件最大功率点参考值估计光伏阵列的最大功率点参考值； 开关元件导通条件下Boost电路模型为： 式中，IL是电感电流；是电感电流对时间的微分；Varray是光伏阵列电压；是光伏阵列电压对时间的微分；Iarray是光伏阵列电流；L是Boost电路电感；C是Boost电路电容； 经过离散化后的离散数学模型为： 式中，k是离散表达式中的序数；S是开关元件的状态，S＝1表示开关处于导通状态；S＝0表示开关处于截止状态；TS是离散的采样周期；ILk是k时刻的电感电流；ILk+1是k+1时刻的电感电流；Varrayk是k时刻的光伏阵列电压；Varrayk+1是k+1时刻的光伏阵列电压；Iarrayk是k时刻的光伏阵列电流； 开关元件截止条件下Boost电路模型为： 式中，VDC是等效直流源电压； 经过离散化后的离散化数学模型为： 由式2和式3得Boost变换器的离散模型为： 采用基于动态电导模型的光伏组件离散预测模型，动态电导模型为： IPVk+1＝IPVk+GPVk·VPVk+1-VPVk8 式中，VPVk和IPVk是k时刻光伏组件的电压和电流；VPVk+1和IPVk+1是k+1时刻光伏组件的电压和电流；GPVk是k时刻光伏组件的动态电导量； 动态电导量的模型为： 式中，VPVk-1和IPVk-1是k-1时刻光伏组件的电压和电流； 通用光伏阵列的离散模型为： Iarrayk+1＝GarraykVarrayk+1-Varrayk+Iarrayk10式中，Garrayk是k时刻光伏阵列的动态电导量； 将Boost变换器的离散模型和通用光伏阵列的离散模型结合，得到光伏系统离散预测模型为： 最后，结合步骤2中得到的光伏组件最大功率点参考值，得到光伏阵列的最大功率点参考电压VMPP和参考电流IMPP； 步骤4：使用量子加速Grover方法整定分数阶自抗扰控制器的参数； 分数阶自抗扰控制器由分数阶比例微分FOPD控制器、线性扩张状态观测器LESO和扰动补偿b0组成的线性反馈控制律三部分构成； 分数阶比例微分FOPD控制器的传递函数为： Cs＝Kp+Kdsμ,0μ212 式中，Kp是比例系数；Kd是微分系数；sμ是分数阶微分； 线性扩张状态观测器LESO的状态方程为： 式中，ω0是带宽法中观测器带宽；ωc是带宽法中控制器带宽；u是线性扩张状态观测器LESO的输入；y是线性扩张状态观测器LESO的输出；x是线性扩张状态观测器LESO的观测量； 扰动补偿环节为： 式中，v是系统的给定量即期望输入值；z1、z2、z3是线性扩张状态观测器LESO观测的状态，z1＝y是y的跟踪信号，是y的微分信号，z3是LESO对被控对象扩展出来的状态量；b0是补偿因子； Grover加速方法为： 式中，O是Oracle算子；G是Grover算子；是量子态表示；是量子态狄拉克符号表示的右矢，是每一位量子比特的初始态；是量子态狄拉克符号表示的右矢；I是单位矩阵； 待整定的分数阶自抗扰控制器控制参数有Kp、Kd、μ、ω0、ωc和b0六个参数；采用带宽法和基于Grover加速方法相结合的独立分布参数整定方法，完成对分数阶自抗扰控制器六个参数的整定；将分数阶自抗扰控制器的参数划分为包括Kp、Kd和μ的分数阶部分参数和包括ω0、ωc和b0的线性自抗扰部分参数，两部分参数独立进行整定； 首先，利用带宽法对线性自抗扰部分参数进行参数整定，得到ω0、ωc和b0参数值； 再根据分数阶控制器稳定性的条件，即满足式12、式13和式14，利用Grover加速方法对分数阶的参数Kp、Kd和μ整定；Grover加速方法进行搜索包括制备量子态、标记目标项进行相位翻转并放大概率振幅、测量步骤；若当前搜索成功搜索到目标项即最优参数，则结束搜索，否则继续搜索直到搜索找到目标项；搜索结束后，得到最优的分数阶部分参数Kp、Kd和μ，即完成对分数阶自抗扰控制器的参数整定； 步骤5：将步骤3中得到的光伏阵列的最大功率点参考电压VMPP和参考电流IMPP作为给定量即期望输入值输入步骤4中经Grover加速方法整定的分数阶自抗扰控制器中，应用于光伏发电系统中寻找最大功率点的寻优过程和控制工作点跟踪最大功率点的控制过程。

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