基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的光伏最大功率跟蹤研究

【摘要】： 由于傳統(tǒng)能源(如煤炭,石油,天然氣等)的供給已出現(xiàn)嚴(yán)重短缺局面,人類開始將目光轉(zhuǎn)向可再生能源的發(fā)展,太陽(yáng)能作為一種新型的綠色可再生能源,與其他新能源相比其數(shù)量大,分布廣,是最理想的可再生能源。特別是近幾十年來,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展進(jìn)步,太陽(yáng)能光伏系統(tǒng)及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)已成為發(fā)展最快的行業(yè)之一,因此對(duì)光伏系統(tǒng)的研究也是越來越重要。目前,由于光伏電池的轉(zhuǎn)換效率較低,且價(jià)格較高,使其回收成本周期長(zhǎng),嚴(yán)重阻礙了光伏系統(tǒng)的推廣和應(yīng)用,因此必須最大限度的利用光伏電池所產(chǎn)生的功率,以降低光伏發(fā)電的成本和縮短回收成本的周期。因此本文重點(diǎn)所研究的最大功率跟蹤方法就是使光伏組件工作在最大功率點(diǎn)處,以獲得最大的輸出功率。 首先,對(duì)光伏電池產(chǎn)生的原理和過程進(jìn)行了較為詳細(xì)的分析,系統(tǒng)論述了最大功率跟蹤原理,對(duì)現(xiàn)有的研究成果進(jìn)行了分析與評(píng)述,并指出了理論研究與實(shí)際應(yīng)用中存在的困難和一些待解決的問題。 其次,在數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)光強(qiáng)溫度的采集,采集數(shù)據(jù)為以后的研究服務(wù)。在分析了影響最大功率點(diǎn)因素基礎(chǔ)上,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論進(jìn)行分析和闡述,提出了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于光伏最大功率跟蹤建模預(yù)測(cè),并與干擾觀察法進(jìn)行比較,結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的精度和效率。 最后,本文將支持向量機(jī)應(yīng)用于光伏系統(tǒng)研究。利用支持向量機(jī)的全局優(yōu)化、適應(yīng)性強(qiáng)、泛化性能好等優(yōu)點(diǎn),對(duì)光伏組件數(shù)學(xué)模型進(jìn)行逼近研究,仿真結(jié)果表明有著非常好的效果。同時(shí)利用支持向量機(jī)應(yīng)用到光伏最大功率跟蹤的研究,并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法做比較。 【關(guān)鍵詞】：光伏組件 最大功率跟蹤 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 仿真 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：汕頭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TM615
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 課題的研究背景9-10
• 1.1.1 國(guó)外光伏發(fā)電現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)9-10
• 1.1.2 國(guó)內(nèi)光伏發(fā)電現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)10
• 1.1.3 光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要解決的問題10
• 1.2 課題的研究動(dòng)機(jī)及目的10-11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外MPPT 的相關(guān)研究11-12
• 1.4 主要研究的內(nèi)容12-13
• 第2章 太陽(yáng)能光伏系統(tǒng)概述13-18
• 2.1 太陽(yáng)能光伏電池的原理13-14
• 2.2 光伏電池特性研究14-16
• 2.2.1 單體光伏電池等效電路14-15
• 2.2.2 光伏電池組件和光伏方陣15-16
• 2.3 最大功率跟蹤原理16
• 2.4 最大功率跟蹤技術(shù)的研究進(jìn)展16-18
• 2.4.1 MPPT 在電力電子技術(shù)應(yīng)用方面的研究進(jìn)展16-17
• 2.4.2 MPPT 在控制理論方面的研究進(jìn)展17-18
• 第3章 光伏數(shù)據(jù)的采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)18-32
• 3.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)18-22
• 3.1.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的組成18-21
• 3.1.2 數(shù)據(jù)采樣理論21-22
• 3.1.3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的功能22
• 3.2 太陽(yáng)能輻射數(shù)據(jù)的采集22-25
• 3.3 采集系統(tǒng)硬件和軟件設(shè)計(jì)25-31
• 3.3.1 硬件的設(shè)計(jì)25-28
• 3.3.2 采集系統(tǒng)軟件控制程序的實(shí)現(xiàn)28-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第4章 光伏最大功率主要影響因素的研究32-36
• 4.1 數(shù)學(xué)模型研究32-33
• 4.2 光伏組件特性研究33-35
• 4.3 本章小結(jié)35-36
• 第5章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏MPPT 預(yù)測(cè)36-51
• 5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)36-39
• 5.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)36-37
• 5.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理37-39
• 5.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)39-41
• 5.2.1 BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)39
• 5.2.2 BP 學(xué)習(xí)算法39-41
• 5.2.3 基于BP 算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)的主要能力41
• 5.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在光伏MPPT 中應(yīng)用41-42
• 5.4 實(shí)際BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)42-45
• 5.4.1 BP 網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)42-44
• 5.4.2 網(wǎng)絡(luò)具體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)44-45
• 5.5 樣本的選擇和預(yù)處理45-46
• 5.5.1 樣本的選擇原則45
• 5.5.2 樣本的預(yù)處理45-46
• 5.6 仿真結(jié)果分析及討論46-50
• 5.6.1 數(shù)據(jù)的選取46-47
• 5.6.2 仿真分析與結(jié)論47-50
• 5.7 小結(jié)50-51
• 第6章 支持向量機(jī)在光伏系統(tǒng)中應(yīng)用研究51-67
• 6.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論51-54
• 6.1.1 VC 維51-52
• 6.1.2 推廣性的界52-53
• 6.1.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理53-54
• 6.1.4 SVM 實(shí)現(xiàn)SRM 原則的結(jié)構(gòu)和依據(jù)54
• 6.2 支持向量機(jī)回歸54-60
• 6.2.1 支持向量機(jī)回歸原理54-57
• 6.2.2 核函數(shù)和損失函數(shù)57-58
• 6.2.3 支持向量機(jī)回歸算法58
• 6.2.4 SMO 算法58-60
• 6.3 支持向量機(jī)的非線性建模與回歸問題60-62
• 6.3.1 非線性系統(tǒng)建模60-61
• 6.3.2 SVM 回歸問題的數(shù)學(xué)提法61-62
• 6.4 支持向量機(jī)回歸在光伏系統(tǒng)中的應(yīng)用研究62-66
• 6.4.1 光伏組件數(shù)學(xué)模型的逼近研究62-63
• 6.4.2 支持向量機(jī)應(yīng)用于光伏最大功率跟蹤63-66
• 6.5 本章小結(jié)66-67
• 第7章 總結(jié)和展望67-69
• 7.1 研究成果總結(jié)67
• 7.2 未來工作展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-72
• 致謝72-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文73-74
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷74

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基于支持向量機(jī)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)    姜成玉

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一種非線性改變慣性權(quán)重的粒子群算法    王麗;王曉凱;

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粒子群優(yōu)化算法中慣性權(quán)值調(diào)整的一種新策略    郭文忠;陳國(guó)龍;

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基于傅立葉核與徑向基核的支持向量機(jī)性能之比較    林茂六;陳春雨;

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可再生能源并網(wǎng)發(fā)電仿真    張金波,康龍?jiān)?/span>

基于DSP帶同步鎖相的逆變器控制    林征宇,吳建德,何湘寧

自適應(yīng)算法在光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率追蹤中的應(yīng)用    張淼,吳捷,侯聰玲,李金鵬

基于模糊支持向量機(jī)方法的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)    龔燈才,李訓(xùn)銘,李林峰

鎖相環(huán)同步采樣技術(shù)在電網(wǎng)數(shù)據(jù)采集中的應(yīng)用    曹孝寧，吳華仁，龍可微，李曉慧

太陽(yáng)能光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的研究    趙為

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晶體硅太陽(yáng)能電池選擇性擴(kuò)散及表面鈍化研究    吳瑜之

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基于支持向量機(jī)的磁化曲線擬合新方法    郝文斌;李群湛;蘇宏升;鄭勇康;

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)的高速公路交通模式識(shí)別    王琪;

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基于NN與SVM的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型    佟雨兵;張其善;常青;祁云平;

基于函數(shù)連接型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性濾波    呂久旭;吳樂南;

基于SVM與GA的銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究    任月鷗;楊春燕;張鳳曉;

基于支持向量機(jī)的傳感器動(dòng)態(tài)建模方法    吳德會(huì),王曉紅

基于主成分分析和支持向量機(jī)的參數(shù)費(fèi)用模型    高尚;劉銘;

基于支持向量機(jī)的機(jī)械加工誤差預(yù)測(cè)與補(bǔ)償模型的研究    李勇;段正澄;

基于支持向量機(jī)的組合預(yù)測(cè)    高尚;梅亮;

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的文物分類研究    周像金;耿國(guó)華;周明全;朱翔;

基于支持向量機(jī)的分類算法研究    門洪;武玉杰;李小英;高艷春;

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基于支持向量機(jī)的非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法    榮海娜;張葛祥;張翠芳;

基于最小二乘支持向量機(jī)的農(nóng)田二氧化碳通量建模    蘇高利;秦鐘;于強(qiáng);

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永磁直流電機(jī)故障在線監(jiān)測(cè)與智能診斷的研究    劉曼蘭

最小二乘支持向量機(jī)的若干問題與應(yīng)用研究    邢永忠

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及在網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析中的應(yīng)用研究    左琳

基于支持向量機(jī)的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)關(guān)鍵控制點(diǎn)發(fā)現(xiàn)研究    王開義

支持向量機(jī)集成學(xué)習(xí)算法研究    程麗麗

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的光伏最大功率跟蹤研究    唐彬

基于支持向量機(jī)的紅外光譜子結(jié)構(gòu)解析    劉軍紅

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的高速公路交通事件檢測(cè)    王琪

城市用水量預(yù)測(cè)非線性方法的研究    岳琳

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、支持向量機(jī)內(nèi)在聯(lián)系研究    顧民

灰色系統(tǒng)理論在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用    趙石磊

基于.NET和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)獲取研究    贠秀鈺

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯群控系統(tǒng)智能調(diào)度的研究    吳蕾

基于DSP的無刷直流電動(dòng)機(jī)伺服控制系統(tǒng)研究    左旭坤

自動(dòng)變速器的研究與設(shè)計(jì)    韓向芹