全球向可持续能源的转型已使太阳能光伏系统成为当代能源结构的关键组成部分。根据21世纪可再生能源政策网络[1]，2024年全球太阳能光伏装机容量达到前所未有的2247吉瓦，较2023年增长超过37%。光伏能源的激增受到环境需求和半导体技术成本下降的双重推动，正如S. Yaqoob等人[2]。然而，正如G. Rajendran、R. Raute和C. Caruana所指出的，由于光伏发电具有间歇性，将其大规模接入公用电网面临着重大挑战[3]。为确保电网可靠性，必须在保持稳定功率注入的同时，优化光伏系统的能量采集效率。实现这一目标需要将最大功率点跟踪（MPPT）与电池储能系统（BESS）进行高度集成。由于光伏系统在不同环境条件下具有固有的非线性特征，MPPT优化仍是一个关键的研究领域[4]. 早期的确定性方法，如扰动观察法（P&O）和增量电导法（InC），因其简单性而被广泛采用，但正如P. Jemitola [5]所指出的，这些方法在稳态时存在振荡问题，且在快速瞬态过程中跟踪速度缓慢。为了解决这些局限性，研究越来越多地转向智能模型。例如，R. Roy等人 [6]采用Levenberg–Marquardt算法的人工神经网络（ANNs）来提高跟踪效率，而G. Mahalakshmi、N. Kalaiarasi和D. Nageswari [7] 实施了基于模糊的预测来预测太阳辐照度的变化。此外，与局部阴影条件（PSCs）相关的挑战促使了混合解决方案的发展，例如 S. Revathy 等人引入的自适应神经模糊推理系统（ANFIS）[8]，与传统的模糊控制器相比，它提供了更好的收敛性和效率。 尽管取得了这些进展，现有文献仍揭示了人工智能方法论与现实世界光伏系统物理限制之间的脱节。由M. Ali等人[9]和R. Moyo等人[10]提出的结合遗传算法（GA）、人工神经网络（ANN）和模糊控制器的混合模型，往往存在计算延迟问题，阻碍了它们在大规模应用中的有效性。此外，虽然A. Ibnelouad等人[11]和A. Toure等人[12] 为了提高估计精度，它们主要属于反应式，缺乏应对不可预测环境变化所需的自适应记忆。同样，D. Ananthu、N. Kashappa 和 M. Venkateshkumar [13] 提出的利用 ANN 和 ANFIS 的电池管理方法，依赖于基于学习模式的传统预测逻辑，不足以应对快速瞬态事件期间出现的误差波动。针对高性能跟踪的研究进一步探索了循环网络。值得注意的是，M. Karabinaoğlu 等人 [14]表明，长短期记忆网络通过将跟踪误差降低37%，超越了人工神经网络，尽管循环结构的使用往往会导致计算延迟。为了提高响应时间，Y. Idrissi等人[15]采用了一种基于人工神经网络的比例积分控制器来最小化振荡；然而，这种方法仍然依赖于固定增益的调优。S. Sasmowiyono、A. Fadlil和A. Subrata[16] 提出将模糊逻辑应用于高增益变换器以缩短跟踪时间，但未采用解决电压误差所需的几何合成方法。虽然 N. Ncir 和 N. Akchioui [17] 通过混合人工神经网络策略实现了极快的跟踪速度，但其性能仍依赖于大量的离线训练阶段。此外，K. Rout 等人 [18] 和 M. Abu El-Sebah 等人 [19] 提出的鲁棒控制策略有效消除了振荡，但两种策略都缺乏预判波动所需的生成灵活性。此外，J. Sahu 等人 [20] 提出使用径向基函数网络来简化复杂性；然而，这些网络仅提供局部近似，而没有整合基于物理的前馈机制。 在A. Ourici和B. Abderaouf的研究中也观察到了类似的黑盒映射问题[21]，其中人工神经网络（ANN）通过充分利用100 kW的容量，表现优于P&O方法。M. Khan等人[22]评估了人工神经网络、模糊逻辑控制器和自适应ANFIS，强调了在极端环境条件下测试这些控制器以确保其鲁棒性的重要性。在控制动态方面，A. Mohaisen[23]以及D. Hassani和S. Bouzouaid[24]，采用了模糊策略来减轻超调；然而，这两种方法都依赖于反应式逻辑，难以适应流形的突发变化。此外，A. Taylor [25] 开发的经遗传算法训练的ANFIS系统表现出令人印象深刻的精度，但需要大量的处理能力，并且严重依赖于变换器拓扑结构。此外，A. Ba 等人 [26] 揭示了虽然 ANFIS 在某些情况下可能优于 ANN，但缺乏全年验证凸显了人工智能系统对季节性波动的敏感性。算法的进一步进展包括 J. Sousa 和 R. Barbosa [27] 在 PSC 场景中应用深度 Q 网络，以及 Rukhsar 等人 [所采用的粒子群优化算法。28] 以追踪最大功率点（MPP）。然而，这两种方法都面临着训练成本高和计算延迟的问题。W. Alemu 等人 [29] 探索了采用 ANFIS 进行削峰填谷的电网集成技术，基于李雅普诺夫的鲁棒控制（C. Sang 等人 [30]），以及模糊拓扑优化（A. Al-Samawi 等人 [31]) 虽然具有独特优势，但仍是孤立的解决方案，缺乏将非线性控制律直接集成到变换器拓扑结构中所需的统一几何综合。此外，诸如 M. Hoang 等人开发的额外树方法等无传感器模型 [32] 仅专注于电池侧，由于内阻波动，这可能会导致控制与光伏电源脱节。 最近，在应对动态挑战方面，物理信息神经网络（PINNs）的使用呈现出显著趋势。J. Stiasny及其同事[33]将PINNs应用于电网层面的暂态稳定性分析，而R. Nellikkath和S. Chatzivasileiadis[34]、F. Al-Ismail[35]以及J. Kruse等人[36]则利用物理信息框架来优化潮流和频率建模。在预测和识别方面，D. Pombo等人[37], J. Sasaki 等人 [38]，并且S. Stock等人[39]实现了物理信息机器学习（PIML）和贝叶斯框架；然而，这些方法通常伴随着高昂的计算成本，且主要作为时间预测器使用。此外，尽管J. Osorio等人[40]和E. Al Mahdouri等人[41] 调查了物理信息神经网络（PINNs）在太阳能热系统和逆变器中的应用，现有文献往往未能将先进的物理信息建模与基础的生成式控制回路合成联系起来。当前技术领域存在显著差距：尽管关于PINN和PIML的研究已在输配电网层面取得进展，但这些框架尚未被整合到光伏阵列的实时、面向控制的生成式策略中。目前的基于人工智能的最大功率点跟踪（MPPT）控制器往往要么是完全数据驱动的黑盒，忽略了和s流形或依赖于缺乏合成占空比所需细节的高级电网模型（）使用迭代牛顿-拉夫逊求解器和ptanh-基于瞬态阻尼。因此，本研究旨在通过几项具体成就和创新贡献来解决这些不足：) using iterative Newton-Raphson solvers and tanh-based transient damping. Therefore, this research aims to address these shortcomings through several specific achievements and innovative contributions:
双层物理信息生成合成：开发一种新型生成式人工智能（GAI）控制框架，该框架直接整合半导体物理常数（) 以合成硬件级占空比。这确保了1兆瓦光伏阵列在不同季节条件下的弹性运行。s, Np, Rs, Rp) to synthesize hardware-level duty cycles. This ensures the resilient operation of a 1 MW PV array across diverse seasonal conditions.
