基于FSVM光伏系统最大功率跟踪算法及仿真研究

【摘要】：针对光伏组件中常用的最大功率跟踪方法存在的不足,提出并建立了模糊支持向量机(FSVM)的最大功率点工作电压预测模型。通过对实测气象光强数据进行的仿真分析表明,与BP神经网络模型相比,FSVM的模型实现了结构风险最小化原则,对未来的样本有较好的泛化能力,具有更高的预测精度和稳定性。 【作者单位】： 南昌大学信息工程学院;
【关键词】： 光伏系统 模糊支持向量机 可再生能源 最大功率跟踪 神经网络
【分类号】：TM615
【正文快照】： 太阳能发电作为一种新的电能生产方式,以其无污染、无噪音、维护简单等特点显示出无比广阔的发展空间和应用前景。但是,由于光伏发电系统主要问题是电池的转换效率低、价格昂贵,因此,如何进一步提高太阳能电池的转换效率,如何充分利用光伏阵列转换的能量,一直是光伏发电系统

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