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蚁群算法优化RBF神经网络的光伏发电MPPT

关注热度:93   来源:新能源学术论文  作者:李坦 董海鹰 杨蕾
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【摘要】:针对如何提高光伏电池最大功率点预测跟踪精度的问题,讨论了光伏电池非线性输出特性。在此基础上,建立基于RBF神经网络的光伏电池最大功率点预测跟踪模型,以光照强度和温度为模型的输入,光伏电池的最大功率点电压为模型输出,并将RBF神经网络的中心参数采用蚁群算法进行优化,从而实现最大功率点预测跟踪。仿真结果表明,该方法比传统的RBF神经网络方法具有更高的预测精度,能更好地预测跟踪光伏电池的最大功率点。
【作者单位】: 兰州交通大学自动化与电气工程学院;
【关键词】光伏电池 最大功率跟踪 RBF神经网络 蚁群算法 仿真
【基金】:国家高技术研究发展计划(2012AA052901)
【分类号】:TM615
【正文快照】:
光伏发电是可再生供电的重要组成部分。为了进一步提高太阳能利用率,对光伏电池输出的最大功率点进行预测跟踪是十分必要的。目前,国内外学者已提出了多种MPPT算法。常用的有干扰观测法、电导增量法、寄生电容法、模糊控制法和人工神经网络法等等[1-4]。这些方法结构简单,实际


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关键词: 光伏电池

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