自适应BP神经网络在光伏MPPT中的应用

【摘要】：根据光伏电池的内部结构和输出伏安特性建立Matlab仿真模型。比较了扰动观察法(PO)、电导增量法、恒定电压法、开路电压法和寄生电容法等几种光伏系统最大功率跟踪(MPPT)算法。由于这些算法存在在最大功率点附近扰动较大、且受环境影响、鲁棒性较差等问题,提出一种基于神经网络的MPPT算法。将温度和光强作为输入变量,通过神经网络识别后可得到最大功率点。仿真表明所提出的方法具有良好的适应性,显著提高了光伏系统的转换效率。 【作者单位】： 特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室浙江工业大学;
【关键词】： 太阳能 光伏系统 最大功率跟踪(MPPT) 神经网络 仿真
【基金】：浙江省开放式基金(2010EM003)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言常用的太阳能光伏电池主要是硅太阳电池。太阳能光伏电池在不同温度和光照作用下,其输出功率呈非线性特征。为了提高输出效率和降低发电成本,进而广泛推广光伏发电技术。为使光伏电池始终工作在最大功率输出点,出于成本、难度、复杂性和稳定性考虑,研究一种高效的最大功

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