基于PSO优化BPNN估计光伏阵列MPPT控制系统研究

【摘要】：为了充分利用光伏阵列转换能量,提高光伏阵列的发电效率,在分析光伏阵列的伏安特性及最大功率点跟踪(MPPT)原理的基础上,提出了一种基于粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BPNN)的建模方法,并用这种改进的神经网络构建了光伏阵列的动态模型。通过PSO-BPNN模型拟合光伏阵列输出功率与输出电压的非线性关系,实现了对光伏阵列的最大功率点跟踪。Matlab/Simulink仿真及在线测试结果表明:基于PSO-BPNN估计的光伏阵列MPPT控制系统能快速、精确地跟踪光伏阵列的最大功率点,改善了BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极值,建模精度不高的缺点,提高了系统的稳定性和能量转换效率,是研究光伏发电这个复杂非线性系统的一个可行办法。 【作者单位】： 益阳职业技术学院汽车工程系;湖南城市学院通信与电子工程学院;
【关键词】： 光伏阵列 粒子群优化算法 BP神经网络 最大功率点跟踪 阻抗变换器
【基金】：湖南省高等学校科学研究项目(10C0319)
【分类号】：TM914.4
【正文快照】： 由于人类对石油、煤炭、天然气等传统能源的过度开采与使用,导致世界范围内即将面临能源短缺的问题。因此,可再生能源越来越受到世界各国的关注。太阳能作为一种洁净可再生能源,与其他新能源相比,具有来源便捷,分布范围广等优势[1-4]。目前,光伏发电是利用太阳能的主要方式之

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