基于BP和RBF神经网络的光伏最大功率跟踪对比研究

【摘要】： 由于常规能源逐渐面临枯竭,清洁的可再生的太阳能越来越受到人们的重视,并且在未来光伏电池的应用有着良好的发展前景。但由于光伏电池的转换效率较低,且价格较高,严重阻碍了光伏系统的推广和应用,因此必须最大限度的利用光伏电池所产生的功率,以降低光伏发电的成本。因此本文研究的重点是使光伏组件工作在最大功率点处,以获得最大的输出功率。 本文针对光伏系统的非线性特性及最大功率跟踪的特点,将BP(back propagation)神经网络技术应用于光伏阵列的最大功率点跟踪中,对常用的BP神经网络的各种学习算法和训练算法在MATLAB7.0中进行了仿真验证,通过对仿真结果的对比分析,最后本文把神经网络工具箱中的Levenberg-Marquadt反传学习算法,trainlm训练函数应用在光伏阵列最大功率跟踪中,并分析了仿真结果。 而径向基函数神经网络(Radial based Function Neural Network,RBFNN)在泛化能力、逼近能力和学习速度等方面均优于BP神经网络,所以本文又将RBF神经网络应用于光伏系统的研究中,并且详细分析了它的各种训练算法,然后在MATLAB7.0中实现了各种训练算法,对比各种算法的不足,本文提出随机选取RBF中心(直接计算法)应用到RBF神经网络训练中,最后应用神经网络工具箱函数建立了RBF神经网络,仿真结果说明了这一方法的可行性和有效性。 最后,本文从两种神经网络的结构方面:隐节点、训练步数、预测结果的网络逼近误差、泛化能力、光伏阵列的最大功率跟踪效率KPM的5个方面分别进行了对比。综合对比结果得出:RBF神经网络有更好的泛化能力,且能够更快、更准确的跟踪光伏阵列的最大功率点。 【关键词】：光伏阵列 最大功率点跟踪 BP神经网络 RBF神经网络
【学位授予单位】：汕头大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 国内外光伏产业的最新进展及待解决问题8-9
• 1.2 MPPT技术的现状与发展9-10
• 1.3 神经网络技术10-11
• 1.4 MATLAB与神经网络工具箱11-12
• 1.5 本文选题的意义及主要研究内容12-13
• 第2章 光伏电池特性的研究13-20
• 2.1 光伏电池的工作原理13-14
• 2.2 光伏电池的电气特性14-17
• 2.3 光伏电池的特性分析17-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第3章 神经网络在光伏MPPT中的算法研究及控制过程20-30
• 3.1 各类最大功率跟踪算法的理论基础20-24
• 3.2 光伏阵列最大功率跟踪控制的理论基础及建模24-27
• 3.3 光伏组件的最大功率跟踪的性能参数27-29
• 3.4 本章小结29-30
• 第4章 基于BP神经网络的光伏阵列最大功率跟踪建模仿真30-50
• 4.1 BP神经网络结构30-31
• 4.2 BP神经网络算法31-35
• 4.3 光伏阵列MPPT的BP神经网络创建35-42
• 4.3.1 BP网络学习样本和目标输出的确定36-39
• 4.3.2 样本的标准化处理39
• 4.3.3 光伏阵列MPPT的BP神经网络参数确定39-42
• 4.4 仿真训练、测试42-49
• 4.4.1 光伏阵列MPPT的BP神经网络模型训练42-47
• 4.4.2 光伏阵列MPPT的BP神经网络模型仿真测试47-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第5章 基于RBF神经网络的光伏阵列最大功率跟踪建模仿真50-71
• 5.1 径向基函数神经网络结构50-52
• 5.2 RBF神经网络学习算法52-57
• 5.3 光伏阵列MPPT的RBF神经网络建模57-60
• 5.4 光伏阵列MPPT的RBF神经网络模型仿真训练、测试60-70
• 5.4.1 模型各种训练算法的对比研究60-64
• 5.4.2 光伏阵列MPPT的RBF神经网络模型训练、测试输出64-70
• 5.5 本章小结70-71
• 第6章 总结和展望71-74
• 6.1 研究成果总结71-72
• 6.2 未来工作展望72-74
• 参考文献74-79
• 致谢79-80
• 攻读硕士学位期间发表的论文80-81
• 本人简历81

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