电子测量技术

作者：李义博，袁金丽，贠智，郑森潇，郭志涛

单位：1.河北工业大学电子信息工程学院 天津 300130;2.河北工业大学创新研究院(石家庄) 石家庄 050299

关键词：光伏系统;最大功率点追踪;深度强化学习;DDPG-LSTM;局部遮挡

基金：河北工业大学创新研究院(石家庄)石家庄市科技合作专项基金(SJZZXB23005，SJZZXC24011)项目资助

针对光伏系统在局部遮挡、光照突变等复杂动态环境下，出现多极值特性导致最大功率点难以准确追踪和功率波动问题，本文将深度确定性策略梯度连续动作空间优化能力与长短期记忆网络时序特征优势相融合，提出一种基于深度强化学习的DDPG-LSTM算法。通过设计分层次奖励函数实现功率追踪、动作平滑性和系统稳定性的多目标协同优化。在MATLAB/Simulink平台搭建光伏系统仿真模型。实验表明：在多极值和动态环境变化条件下，DDPG-LSTM算法可稳定跳出局部极值且在最大功率点附近无显著振荡，平均追踪效率达98%以上，验证了DDPG-LSTM算法在动态环境中的高效性与鲁棒性,为光伏系统智能控制及可再生能源高效利用提供了理论支持。

来源：2026年第3期

《电子测量技术》期刊编辑部

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