基于BP和RBF神经网络的光伏最大功率跟踪对比研究
基于BP和RBF神经网络的光伏最大功率跟踪对比研究【摘要】:由于常规能源逐渐面临枯竭,清洁的可再生的太阳能越来越受到人们的重视,并且在未来光伏电池的应用有着良好的发展前景。但由于光
【学位授予单位】:汕头大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TM615
【目录】:
- 摘要3-4
- Abstract4-8
- 第1章 绪论8-13
- 1.1 国内外光伏产业的最新进展及待解决问题8-9
- 1.2 MPPT技术的现状与发展9-10
- 1.3 神经网络技术10-11
- 1.4 MATLAB与神经网络工具箱11-12
- 1.5 本文选题的意义及主要研究内容12-13
- 第2章 光伏电池特性的研究13-20
- 2.1 光伏电池的工作原理13-14
- 2.2 光伏电池的电气特性14-17
- 2.3 光伏电池的特性分析17-19
- 2.4 本章小结19-20
- 第3章 神经网络在光伏MPPT中的算法研究及控制过程20-30
- 3.1 各类最大功率跟踪算法的理论基础20-24
- 3.2 光伏阵列最大功率跟踪控制的理论基础及建模24-27
- 3.3 光伏组件的最大功率跟踪的性能参数27-29
- 3.4 本章小结29-30
- 第4章 基于BP神经网络的光伏阵列最大功率跟踪建模仿真30-50
- 4.1 BP神经网络结构30-31
- 4.2 BP神经网络算法31-35
- 4.3 光伏阵列MPPT的BP神经网络创建35-42
- 4.3.1 BP网络学习样本和目标输出的确定36-39
- 4.3.2 样本的标准化处理39
- 4.3.3 光伏阵列MPPT的BP神经网络参数确定39-42
- 4.4 仿真训练、测试42-49
- 4.4.1 光伏阵列MPPT的BP神经网络模型训练42-47
- 4.4.2 光伏阵列MPPT的BP神经网络模型仿真测试47-49
- 4.5 本章小结49-50
- 第5章 基于RBF神经网络的光伏阵列最大功率跟踪建模仿真50-71
- 5.1 径向基函数神经网络结构50-52
- 5.2 RBF神经网络学习算法52-57
- 5.3 光伏阵列MPPT的RBF神经网络建模57-60
- 5.4 光伏阵列MPPT的RBF神经网络模型仿真训练、测试60-70
- 5.4.1 模型各种训练算法的对比研究60-64
- 5.4.2 光伏阵列MPPT的RBF神经网络模型训练、测试输出64-70
- 5.5 本章小结70-71
- 第6章 总结和展望71-74
- 6.1 研究成果总结71-72
- 6.2 未来工作展望72-74
- 参考文献74-79
- 致谢79-80
- 攻读硕士学位期间发表的论文80-81
- 本人简历81
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