基于HS-BP预测模型的光伏发电系统MPPT研究

【摘要】：提出一种光伏发电系统最大功率跟踪方法 ,即一种和声搜索算法改进的BP神经网络预测模型HS-BP结合INC的MPPT方法。当外界环境条件变化时,可以通过预测模型直接将工作电压迅速调至Vref附近,从而大大提高了MPPT的跟踪速度;当以Vref为初值进行电导增量法INC以实现最大功率跟踪时,由于Vref已经接近最大功率点MPP对应的电压,故可以设置较小的扰动步长,因此可以改善MPPT的跟踪精度,从而有效地降低静态过程的功率损失。在基于单片机控制的硬件平台上进行试验,结果表明,该方法具有稳定、快速等优点,可以显著提高光伏电池的发电效率。 【作者单位】： 华北电力大学自动化系;
【关键词】： 太阳能 光伏发电系统 最大功率点跟踪 和声搜索算法 神经网络
【分类号】：TM615
【正文快照】： 引言光伏阵列的输出特性易受光照强度、环境温度和负载影响,具有非线性的特点。只有在某一输出电压值时,光伏阵列的输出功率才能达到最大值。此时光伏阵列的工作点就达到了输出功率电压曲线的最高点,称之为最大功率点(maximumpower point,MPP)。为了提高太阳能转化效率,就必须

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