基于粒子群算法优化BP神经网络的光伏系统最大功率点跟踪研究
基于粒子群算法优化BP神经网络的光伏系统最大功率点跟踪研究【摘要】:由于人类对石油、煤炭、天然气等传统化石能源的过度开采与使用,导致世界范围内即将面临能源短缺的问题。因此,可再生能
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TM615
【目录】:
- 摘要6-7
- Abstract7-11
- 第1章 绪论11-16
- 1.1 课题研究背景11-12
- 1.2 光伏发电的特点与优势12
- 1.3 国内外光伏发电的现状及发展趋势12-13
- 1.4 光伏发电存在的问题13
- 1.5 光伏系统最大功率点跟踪的相关研究13-14
- 1.5.1 传统跟踪方法13-14
- 1.5.2 神经网络在最大功率点跟踪中的应用14
- 1.6 本论文的主要工作14-16
- 第2章 神经网络与粒子群优化算法16-24
- 2.1 神经网络16-21
- 2.1.1 神经网络概述16
- 2.1.2 神经元的结构16-17
- 2.1.3 神经网络的互连模式17-18
- 2.1.4 反向传播神经网络18-21
- 2.2 粒子群算法21-23
- 2.2.1 粒子群算法的基本原理21-22
- 2.2.2 粒子群算法的基本流程22
- 2.2.3 粒子群算法的参数22-23
- 2.3 本章小结23-24
- 第3章 太阳能光伏电池建模24-38
- 3.1 光伏电池的工作原理24-25
- 3.2 光伏电池的电特性25-29
- 3.2.1 光伏电池的等效电路25-26
- 3.2.2 光伏电池的数学模型26-27
- 3.2.3 光伏电池的I-V、P-V特性曲线27-28
- 3.2.4 光伏电池的输出功率和填充因数28
- 3.2.5 光伏电池的输出效率28-29
- 3.3 光伏电池外特性29-31
- 3.3.1 光伏电池的温度特性29-30
- 3.3.2 光伏电池的光照特性30-31
- 3.4 基于粒子算法的BP神经网络光伏电池建模31-37
- 3.4.1 粒子群优化神经网络的学习算法32-34
- 3.4.2 测试及仿真结果分析34-37
- 3.5 本章小结37-38
- 第4章 太阳能光伏阵列最大功率点跟踪38-58
- 4.1 最大功率点跟踪原理38-39
- 4.2 外界环境对最大功率点的影响39-41
- 4.3 最大功率点数学模型41-42
- 4.4 最大功率点跟踪方法42-47
- 4.4.1 恒压跟踪法42-43
- 4.4.2 干扰观察法43-44
- 4.4.3 增量电导法44-45
- 4.4.4 模糊控制45-47
- 4.4.5 其他最大功率点跟踪方法47
- 4.5 PSO优化BP神经网络的最大功率点跟踪47-57
- 4.5.1 最大功率点跟踪流程47-48
- 4.5.2 BP神经网络结构设计48-49
- 4.5.3 实验数据选取49-52
- 4.5.4 仿真结果分析与结论52-57
- 4.6 本章小结57-58
- 总结与展望58-59
- 致谢59-60
- 参考文献60-64
- 攻读硕士学位期间发表的论文64-65
- 附录65-70
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