改进的光伏发电系统MPPT预测算法的研究

【摘要】：在光伏发电效率预测的研究中,针对光伏供电系统受温度和光照变化影响大、太阳能利用效率低和最大功率点预测不准确等问题,提出一种改进的GA-BP神经网络的光伏系统MPPT预测算法,通过优化的BP神经网络训练光伏阵列实测数据,预测输出的最大功率。为提高算法预测精度,采用云模型云滴和遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阀值,根据遗传算法收敛程度来调整云自适应交叉和变异算子。经Matlab仿真分析,在光照和温度变化时,改进的GA-BP神经网络比GA-BP神经网络和BP神经网络具有更好的预测效果。 【作者单位】： 九江学院;
【关键词】： 光伏阵列 神经网络 遗传算法 最大功率点跟踪 云模型
【基金】：江西省科技厅青年基金科技项目(20132BAB211038)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 1引言太阳能是一种可再生且无污染能源,其主要利用形式是光伏发电,因为光伏发电系统的投资成本高、转化效率低,所以必须使光伏电源工作在系统最大功率点(maximum powerpoint,MPP)。然而,传统的扰动法、增量电导法和脉冲法等受温度和光照强度影响较大,当环境突变时,存在误判断

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