手把手教你学Simulink--基础MPPT控制场景实例：基于Simulink的遗传算法（GA）优化MPPT仿真

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手把手教你学Simulink--基础MPPT控制场景实例：基于Simulink的遗传算法（GA）优化MPPT仿真

一、引言：为什么用遗传算法（GA）优化MPPT？——复杂多峰场景的“全局进化”解决方案

挑战：

二、核心原理：GA MPPT的“种群进化-全局寻优”逻辑

1. 遗传算法基本原理（生物进化类比）

（1）核心要素

2. GA MPPT算法流程（多峰场景适配）

三、应用场景与仿真目标

场景设定

四、Simulink建模步骤（附详细代码与模块）

1. 新建模型与模块准备

2. 核心模块实现（附代码）

（1）光伏模型（单二极管等效电路，支持三峰特性）

（2）GA控制器（核心算法，MATLAB Function）

（3）Boost变换器与PWM生成

3. 信号连接与仿真配置

五、仿真结果与性能分析

1. 稳态无阴影工况（t=0∼2s，S=1000W/m2）

2. 动态光照突变工况（t=2s，S=1000→700W/m2）

3. 复杂多峰阴影工况（t=6s，三峰特性）

4. 性能指标对比

六、总结与进阶优化

核心收获

进阶优化方向

附录：工具与代码清单

1. 核心代码文件

2. Simulink模型文件

3. 工具依赖

手把手教你学Simulink--基础MPPT控制场景实例：基于Simulink的遗传算法（GA）优化MPPT仿真