神经网络在光伏发电MPPT的应用研究

【摘要】：研究利用BP神经网络和RBF神经网络实现光伏发电最大功率点跟踪。通过仿真,神经网络能够快速跟踪到光伏电池的最大功率点。为提高泛化性能,对网络进行串联改进。仿真表明:新网络的泛化性能较之前独立网络有所提高,对测试样本的拟合效果也变得更好。 【作者单位】： 天津理工大学天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室;天津理工大学自动化学院;
【关键词】： BP神经网络 RBF神经网络 光伏 最大功率点跟踪 泛化性能 串联
【分类号】：TP183;TM615
【正文快照】： 光电作为新兴能源其高投入低效率制约了这一产业的发展,因此最大功率点跟踪至关重要。常用方法有扰动观测法、恒定电压法及增量电导法等。扰动观测法算法简单、易实现,但响应速度较慢,光照强度变化较快时,容易得出错误的跟踪方向[1];恒定电压法控制简单,但需额外的光伏器件获

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