基于遺傳算法優(yōu)化的RBF-BP神經(jīng)網(wǎng)絡在光伏陣列MPPT的研究

【摘要】：為了高效地追蹤光伏電池的發(fā)電輸出功率,結合光伏電池輸出非線性的特點,提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化的RBF-BP組合神經(jīng)網(wǎng)絡,用于對光伏陣列最大功率點追蹤(MPPT)。首先研究了光伏電池的輸出特性,在此基礎上提出了RBF-BP雙隱層組合神經(jīng)網(wǎng)絡。為了更加準確地預測光伏電池最大功率點,進一步運用遺傳算法對組合神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化。將影響光伏電池輸出的主要因素光照強度和溫度作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入建立預測模型,通過MATLAB對該模型進行仿真。仿真結果表明,該系統(tǒng)具有追蹤精度高、速率快、迭代次數(shù)少等優(yōu)點,有效地提高了對光伏電池輸出最大功率點追蹤的精度和效率。 【作者單位】： 常州大學信息科學與工程學院;
【關鍵詞】： 光伏電池 最大功率點追蹤 遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡 MATLAB仿真
【基金】：江蘇省重點科技支撐項目(BE2013005-3)
【分類號】：TM615;TP183
【正文快照】： 0引言隨著傳統(tǒng)能源消耗所帶來的環(huán)境問題來越嚴重,加之現(xiàn)代社會發(fā)展對電能質(zhì)量的要求越來越高,太陽能源作為一種新型、環(huán)保、可再生能源已經(jīng)得到了越來越廣泛的關注。光伏發(fā)電是將太陽能直接轉(zhuǎn)化成電能,已迅速成為具有大規(guī)模發(fā)展?jié)摿Φ目稍偕茉醇夹g,在將來有可能成為重要的

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