光伏并网发电系统最大功率点跟踪算法研究

【摘要】：针对神经网络算法在太阳能电池最大功率点跟踪中收敛速度慢,结果容易陷入局部极小等缺点,提出了一种基于遗传算法优化神经网络来实现最大功率点跟踪的控制方法。该算法利用遗传算法具有全局搜索问题解的特性,通过选择、交叉、变异等遗传操作,实现了神经网络权值优化,克服了神经网络初始权值对控制效果的不利影响。实验结果表明:该算法提高了神经网络在最大功率跟踪中的收敛性与非线性逼近能力,在日照强度、环境温度变化时仍能快速、准确地跟踪到太阳能电池的最大功率点,具有较好的稳定性。 【作者单位】： 西安建筑科技大学信息与控制工程学院;
【关键词】： 光伏并网 最大功率点跟踪 神经网络 遗传算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50575168) 陕西省自然科学基金资助项目(2009JM8006)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言光伏发电是当前利用太阳能的主要方式之一。光伏电池利用光生伏特效应原理,将太阳光能直接转化为电能,转化过程中,无污染、无噪声。因此深入研究和利用太阳能资源,对改善环境污染,缓和资源危机具有十分重要的意义。由于光伏电池的输出电压和输出电流随着日照强度和电池

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