基于RBF-BP神经网络的光伏MPPT研究

【摘要】：针对光伏电池的输出特性受光照强度、温度等因素的影响而具有的非线性特性的问题,为了提高光伏发电系统的发电效率必须对其输出功率进行追踪,并且为了克服MPP追踪过程中收敛速度慢和精度低的缺点,提出了一种RBF-BP组合神经网络对光伏阵列最大功率点追踪的算法。首先通过对光伏电池输出特性的研究,确定了温度和光照强度是影响光伏电池最大功率点输出的主要因素。然后考虑这两个因素作为RBF-BP组合神经网络的输入来设计光伏阵列最大功率点追踪系统。最后,利用Matlab建立该系统的仿真模型,并进行仿真研究与分析。仿真结果表明,该系统具有最大功率点追踪的精度高,响应速度快等优点。从而有效地实现了对光伏最大功率点的追踪,提高了光伏发电系统的发电效率。 【作者单位】： 常州大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 光伏电池 最大功率点追踪 神经网络 仿真
【基金】：江苏省重点科技支撑项目(BE2013005-3)
【分类号】：TP183;TM914.4
【正文快照】： 1引言由于传统能源资源的严重消耗使得传统能源已经满足不了社会的需求,并且当今社会对电能质量的要求不断提高,一种新型的、环保的、灵活的、可再生的太阳能源已经被世界各国所重视。太阳能作为一种新型的可再生能源,其优点(可再生、无污染、来源广等)是传统能源无法比拟的,

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