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龍圖騰網獲悉廣西大學申請的專利一種部分遮蔽光伏多峰的量子加速最大功率點跟蹤方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116880649B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310363796.6，技術領域涉及：G05F1/67；該發明授權一種部分遮蔽光伏多峰的量子加速最大功率點跟蹤方法是由殷林飛;劉鳳;賀曉宇設計研發完成，并于2023-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種部分遮蔽光伏多峰的量子加速最大功率點跟蹤方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種部分遮蔽光伏多峰的量子加速最大功率點跟蹤方法，該方法在光伏發電控制技術中利用MobileNetV3網絡預測當前遮蔽情況下的光伏組件的最大功率點，通過Grover算法整定分數階自抗擾控制器的參數從而實現最大功率點的跟蹤，最終提高光伏發電效率。所提方法能解決現有的光伏最大功率跟蹤技術存在的跟蹤速度較慢，穩態振蕩嚴重的問題，實現最大功率跟蹤技術，優化尋找最大功率點的尋優過程和控制工作點跟蹤最大功率點的控制過程，提高光伏發電效率。

本發明授權一種部分遮蔽光伏多峰的量子加速最大功率點跟蹤方法在權利要求書中公布了：1.一種部分遮蔽光伏多峰的量子加速最大功率點跟蹤方法，其特征在于，將MobileNetV3網絡、Grover算法和分數階自抗擾控制進行結合，用于光伏發電技術中最大功率點的跟蹤，能提高光伏系統跟蹤最大功率點的速度和動態性能；在使用過程中的步驟為： 步驟1：測量當前環境條件下的輻照度和溫度； 使用輻照度傳感器和溫度傳感器采集當前環境條件下的輻照度和溫度，由于計算機在數字圖像處理程序中以3維數組的形式存放圖像數據，故將獲取的輻照度和溫度的歷史數據形成一個矩陣，輻照度和溫度矩陣為： 式中，E是輻照度數據矩陣；ET是輻照度傳感器；ETt是輻照度傳感器實時采集的輻照度；T是溫度數據矩陣；TT是溫度傳感器；TTt是溫度傳感器實時采集的溫度；D是輻照度和溫度歷史數據形成的矩陣；image是由歷史數據形成3維數組圖像矩陣的函數，矩陣大小為224×224×3； 步驟2：用卷積神經網絡中的MobileNetV3網絡估計光伏組件的最大功率點參考值； MobileNetV3網絡的輸入是步驟1中得到的歷史輻照度和溫度形成的圖片，MobileNetV3網絡的輸出是網絡預測的光伏組件的最大功率點的參考電壓和參考電流，得到的光伏組件的最大功率點參考值將被用于進一步估計整個光伏陣列的最大功率點參考值，MobileNetV3網絡預測模型為： MPPVMPP,IMPP＝MobileNetV3D2 式中，MobileNetV3是卷積神經網絡中的MobileNetV3網絡；MPP是最大功率點；VMPP和IMPP是網絡預測得到的光伏組件的最大功率點的參考電壓和參考電流； 步驟3：結合Boost變換器離散模型與通用光伏陣列離散模型建立光伏系統離散預測模型； 結合MobileNetV3網絡預測得到的光伏組件最大功率點參考值估計光伏陣列的最大功率點參考值； 開關元件導通條件下Boost電路模型為： 式中，IL是電感電流；是電感電流對時間的微分；Varray是光伏陣列電壓；是光伏陣列電壓對時間的微分；Iarray是光伏陣列電流；L是Boost電路電感；C是Boost電路電容； 經過離散化后的離散數學模型為： 式中，k是離散表達式中的序數；S是開關元件的狀態，S＝1表示開關處于導通狀態；S＝0表示開關處于截止狀態；TS是離散的采樣周期；ILk是k時刻的電感電流；ILk+1是k+1時刻的電感電流；Varrayk是k時刻的光伏陣列電壓；Varrayk+1是k+1時刻的光伏陣列電壓；Iarrayk是k時刻的光伏陣列電流； 開關元件截止條件下Boost電路模型為： 式中，VDC是等效直流源電壓； 經過離散化后的離散化數學模型為： 由式2和式3得Boost變換器的離散模型為： 采用基于動態電導模型的光伏組件離散預測模型，動態電導模型為： IPVk+1＝IPVk+GPVk·VPVk+1-VPVk8 式中，VPVk和IPVk是k時刻光伏組件的電壓和電流；VPVk+1和IPVk+1是k+1時刻光伏組件的電壓和電流；GPVk是k時刻光伏組件的動態電導量； 動態電導量的模型為： 式中，VPVk-1和IPVk-1是k-1時刻光伏組件的電壓和電流； 通用光伏陣列的離散模型為： Iarrayk+1＝GarraykVarrayk+1-Varrayk+Iarrayk10式中，Garrayk是k時刻光伏陣列的動態電導量； 將Boost變換器的離散模型和通用光伏陣列的離散模型結合，得到光伏系統離散預測模型為： 最后，結合步驟2中得到的光伏組件最大功率點參考值，得到光伏陣列的最大功率點參考電壓VMPP和參考電流IMPP； 步驟4：使用量子加速Grover方法整定分數階自抗擾控制器的參數； 分數階自抗擾控制器由分數階比例微分FOPD控制器、線性擴張狀態觀測器LESO和擾動補償b0組成的線性反饋控制律三部分構成； 分數階比例微分FOPD控制器的傳遞函數為： Cs＝Kp+Kdsμ,0μ212 式中，Kp是比例系數；Kd是微分系數；sμ是分數階微分； 線性擴張狀態觀測器LESO的狀態方程為： 式中，ω0是帶寬法中觀測器帶寬；ωc是帶寬法中控制器帶寬；u是線性擴張狀態觀測器LESO的輸入；y是線性擴張狀態觀測器LESO的輸出；x是線性擴張狀態觀測器LESO的觀測量； 擾動補償環節為： 式中，v是系統的給定量即期望輸入值；z1、z2、z3是線性擴張狀態觀測器LESO觀測的狀態，z1＝y是y的跟蹤信號，是y的微分信號，z3是LESO對被控對象擴展出來的狀態量；b0是補償因子； Grover加速方法為： 式中，O是Oracle算子；G是Grover算子；是量子態表示；是量子態狄拉克符號表示的右矢，是每一位量子比特的初始態；是量子態狄拉克符號表示的右矢；I是單位矩陣； 待整定的分數階自抗擾控制器控制參數有Kp、Kd、μ、ω0、ωc和b0六個參數；采用帶寬法和基于Grover加速方法相結合的獨立分布參數整定方法，完成對分數階自抗擾控制器六個參數的整定；將分數階自抗擾控制器的參數劃分為包括Kp、Kd和μ的分數階部分參數和包括ω0、ωc和b0的線性自抗擾部分參數，兩部分參數獨立進行整定； 首先，利用帶寬法對線性自抗擾部分參數進行參數整定，得到ω0、ωc和b0參數值； 再根據分數階控制器穩定性的條件，即滿足式12、式13和式14，利用Grover加速方法對分數階的參數Kp、Kd和μ整定；Grover加速方法進行搜索包括制備量子態、標記目標項進行相位翻轉并放大概率振幅、測量步驟；若當前搜索成功搜索到目標項即最優參數，則結束搜索，否則繼續搜索直到搜索找到目標項；搜索結束后，得到最優的分數階部分參數Kp、Kd和μ，即完成對分數階自抗擾控制器的參數整定； 步驟5：將步驟3中得到的光伏陣列的最大功率點參考電壓VMPP和參考電流IMPP作為給定量即期望輸入值輸入步驟4中經Grover加速方法整定的分數階自抗擾控制器中，應用于光伏發電系統中尋找最大功率點的尋優過程和控制工作點跟蹤最大功率點的控制過程。

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