基于NN模型估计的光伏最大功率点跟踪控制技术研究

【摘要】：为了有效利用光伏阵列转换能量,提高并网发电效率,需要对其进行最大功率点跟踪控制(MPPT)。提出了基于二级神经网络-遗传寻优的方法,通过利用PV神经网络模型拟合光伏电池输出功率与输出电压的非线性特点,为MPPT寻优提供模型依据,采用遗传算法编码灵活的特性实行并行搜索,并采用存储器函数变换技术使得系统达到在线控制的效果。仿真及实验表明,遗传算法对PV曲线进行最大值寻优,经过52代遗传得到最大功率为135.8114W,对应的电压值为72.13824V,这与实际最大功率点相比的误差为1.45%,取得了精度较高的跟踪效果,提高了系统稳定性。并且该方法能够准确跟踪最大功率点,克服了传统爬山法等在最大功率点附近振荡引起功率损耗的问题,同时也克服了传统神经网络方法采集训练数据的难度。 【作者单位】： 重庆教育学院;
【关键词】： 光伏发电系统 最大功率点跟踪 神经网络 遗传算法 存储器函数变换
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言太阳能是一种十分具有潜力的新能源,光伏发电是当前利用太阳能的主要方式之一。所有光伏系统都希望光伏阵列在同样日照、温度条件下输出尽可能多的电能,这也就是理论上和实践上提出的太阳电池阵列的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)问题。MPPT控制是

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