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能源問題和環境問題的愈發嚴峻使風能和太陽能等新能源發電技術得到了快速的發展。但是這兩種新能源發電系統容易受天氣的影響，而并網逆變器是并網發電系統的核心部分，所以它的可靠性尤為重要。因此，本文以光伏發電并網系統為研究對象，對最大功率點跟蹤和雙閉環控制技術展開研究。對光伏發電系統和光伏電池進行了建模和分析，在此基礎上介紹了一些常用的MPPT算法，針對傳統方法收斂性差，抗干擾能力不足以及可能發生誤判等缺陷，本文提出了新的基于蟻群算法的生物啟發MPPT（ACO NPU MPPT）控制器，該控制器采用了一種新的信息素更新策略，節省了計算時間，具有良好的跟蹤能力，具有高精度、高魯棒性和零振蕩的優點。在電壓電流雙閉環控制策略方面，首先分析了電源變換器系統，并在此基礎上提出了基于離散滑模和魯棒控制的雙閉環控制系統。并分析了離散滑模控制和魯棒控制方法應用在本系統中的優勢。在電壓外環控制中引入魯棒伺服控制，在電流內環控制中引入離散滑模控制，離散滑模和魯棒控制的結合大大提高了雙閉環系統的魯棒性，克服傳統的雙閉環系統抗干擾能力差的缺點，能夠快速對電流進行控制，并且降低了穩態誤差。利用Matlab平臺中的Simulink對整個光伏發電并網系統進行仿真驗證。通過Matlab GUI界面構建系統各部分模塊，以基于受控電壓源的DC-DC變換器模型為基礎的直流電壓源作為補償，解決太陽能在自然天氣條件下輸出電能不穩定的問題。仿真結果表明基于離散滑模和魯棒控制的雙閉環控制能夠有效地抑制電能質量擾動的發生。為了證明所提出的ACO NPU MPPT控制器的優越性和魯棒性，將仿真結果與傳統方法和人工智能軟計算方法和其他的生物啟發法的仿真結果進行比較和分析。所得結果表明，所提出的ACO NPU MPPT控制器在變化的大氣條件下具有最佳的性能，并且可以準確的跟蹤局部陰影條件下的全局最大功率點（GMPP）。
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