目录

手把手教你学Simulink

一、引言：为什么用“强化学习”做MPPT？

二、系统整体架构

强化学习框架（Markov Decision Process）：

三、关键设计：RL-MPPT要素定义

1. 状态空间（State）

2. 动作空间（Action）

3. 奖励函数（Reward）— 学习的关键！

四、Simulink 建模全流程

步骤1：搭建光伏+Boost环境（Simscape Electrical）

步骤2：创建 RL 智能体（MATLAB 脚本）

步骤3：实现环境函数（localStepFcn）

步骤4：Simulink 集成 RL Agent 模块

五、训练与部署策略

训练阶段（离线）：

部署阶段（在线）：

六、仿真场景与结果分析

测试场景：

性能对比：

智能体决策可视化：

七、工程实践要点

1. 安全约束

2. 训练效率

3. 实时性

八、扩展方向

1. 连续动作空间

2. 多智能体协同

3. 迁移学习

九、总结

核心价值：

附录：所需工具箱

手把手教你学Simulink--基础MPPT控制场景实例：基于Simulink的强化学习MPPT算法仿真

手把手教你学Simulink

——基础MPPT控制场景实例：基于Simulink的强化学习MPPT算法仿真

一、引言：为什么用“强化学习”做MPPT？

传统MPPT方法（P&O、INC、PI、模糊等）依赖预设规则或模型，在以下场景面临根本性局限：

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