基于FSVM光伏系統(tǒng)最大功率跟蹤算法及仿真研究

【摘要】：針對光伏組件中常用的最大功率跟蹤方法存在的不足,提出并建立了模糊支持向量機(FSVM)的最大功率點工作電壓預(yù)測模型。通過對實測氣象光強數(shù)據(jù)進行的仿真分析表明,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,FSVM的模型實現(xiàn)了結(jié)構(gòu)風險最小化原則,對未來的樣本有較好的泛化能力,具有更高的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。 【作者單位】： 南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 光伏系統(tǒng) 模糊支持向量機 可再生能源 最大功率跟蹤 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【分類號】：TM615
【正文快照】： 太陽能發(fā)電作為一種新的電能生產(chǎn)方式,以其無污染、無噪音、維護簡單等特點顯示出無比廣闊的發(fā)展空間和應(yīng)用前景。但是,由于光伏發(fā)電系統(tǒng)主要問題是電池的轉(zhuǎn)換效率低、價格昂貴,因此,如何進一步提高太陽能電池的轉(zhuǎn)換效率,如何充分利用光伏陣列轉(zhuǎn)換的能量,一直是光伏發(fā)電系統(tǒng)

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