基于BP和RBF神經網絡的光伏最大功率跟蹤對比研究

【摘要】： 由于常規(guī)能源逐漸面臨枯竭,清潔的可再生的太陽能越來越受到人們的重視,并且在未來光伏電池的應用有著良好的發(fā)展前景。但由于光伏電池的轉換效率較低,且價格較高,嚴重阻礙了光伏系統(tǒng)的推廣和應用,因此必須最大限度的利用光伏電池所產生的功率,以降低光伏發(fā)電的成本。因此本文研究的重點是使光伏組件工作在最大功率點處,以獲得最大的輸出功率。 本文針對光伏系統(tǒng)的非線性特性及最大功率跟蹤的特點,將BP(back propagation)神經網絡技術應用于光伏陣列的最大功率點跟蹤中,對常用的BP神經網絡的各種學習算法和訓練算法在MATLAB7.0中進行了仿真驗證,通過對仿真結果的對比分析,最后本文把神經網絡工具箱中的Levenberg-Marquadt反傳學習算法,trainlm訓練函數應用在光伏陣列最大功率跟蹤中,并分析了仿真結果。 而徑向基函數神經網絡(Radial based Function Neural Network,RBFNN)在泛化能力、逼近能力和學習速度等方面均優(yōu)于BP神經網絡,所以本文又將RBF神經網絡應用于光伏系統(tǒng)的研究中,并且詳細分析了它的各種訓練算法,然后在MATLAB7.0中實現(xiàn)了各種訓練算法,對比各種算法的不足,本文提出隨機選取RBF中心(直接計算法)應用到RBF神經網絡訓練中,最后應用神經網絡工具箱函數建立了RBF神經網絡,仿真結果說明了這一方法的可行性和有效性。 最后,本文從兩種神經網絡的結構方面:隱節(jié)點、訓練步數、預測結果的網絡逼近誤差、泛化能力、光伏陣列的最大功率跟蹤效率KPM的5個方面分別進行了對比。綜合對比結果得出:RBF神經網絡有更好的泛化能力,且能夠更快、更準確的跟蹤光伏陣列的最大功率點。 【關鍵詞】：光伏陣列 最大功率點跟蹤 BP神經網絡 RBF神經網絡
【學位授予單位】：汕頭大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TM615
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-13
• 1.1 國內外光伏產業(yè)的最新進展及待解決問題8-9
• 1.2 MPPT技術的現(xiàn)狀與發(fā)展9-10
• 1.3 神經網絡技術10-11
• 1.4 MATLAB與神經網絡工具箱11-12
• 1.5 本文選題的意義及主要研究內容12-13
• 第2章 光伏電池特性的研究13-20
• 2.1 光伏電池的工作原理13-14
• 2.2 光伏電池的電氣特性14-17
• 2.3 光伏電池的特性分析17-19
• 2.4 本章小結19-20
• 第3章 神經網絡在光伏MPPT中的算法研究及控制過程20-30
• 3.1 各類最大功率跟蹤算法的理論基礎20-24
• 3.2 光伏陣列最大功率跟蹤控制的理論基礎及建模24-27
• 3.3 光伏組件的最大功率跟蹤的性能參數27-29
• 3.4 本章小結29-30
• 第4章 基于BP神經網絡的光伏陣列最大功率跟蹤建模仿真30-50
• 4.1 BP神經網絡結構30-31
• 4.2 BP神經網絡算法31-35
• 4.3 光伏陣列MPPT的BP神經網絡創(chuàng)建35-42
• 4.3.1 BP網絡學習樣本和目標輸出的確定36-39
• 4.3.2 樣本的標準化處理39
• 4.3.3 光伏陣列MPPT的BP神經網絡參數確定39-42
• 4.4 仿真訓練、測試42-49
• 4.4.1 光伏陣列MPPT的BP神經網絡模型訓練42-47
• 4.4.2 光伏陣列MPPT的BP神經網絡模型仿真測試47-49
• 4.5 本章小結49-50
• 第5章 基于RBF神經網絡的光伏陣列最大功率跟蹤建模仿真50-71
• 5.1 徑向基函數神經網絡結構50-52
• 5.2 RBF神經網絡學習算法52-57
• 5.3 光伏陣列MPPT的RBF神經網絡建模57-60
• 5.4 光伏陣列MPPT的RBF神經網絡模型仿真訓練、測試60-70
• 5.4.1 模型各種訓練算法的對比研究60-64
• 5.4.2 光伏陣列MPPT的RBF神經網絡模型訓練、測試輸出64-70
• 5.5 本章小結70-71
• 第6章 總結和展望71-74
• 6.1 研究成果總結71-72
• 6.2 未來工作展望72-74
• 參考文獻74-79
• 致謝79-80
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文80-81
• 本人簡歷81

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