计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2015年
2期
131-134,160
,共5页
朱正伟%郭枫%孙广辉%钱露
硃正偉%郭楓%孫廣輝%錢露
주정위%곽풍%손엄휘%전로
光伏电池%最大功率点追踪%神经网络%仿真
光伏電池%最大功率點追蹤%神經網絡%倣真
광복전지%최대공솔점추종%신경망락%방진
Photovoltaic cells%Maximum power point tracking%Neural network%Simulation
针对光伏电池的输出特性受光照强度、温度等因素的影响而具有的非线性特性的问题,为了提高光伏发电系统的发电效率必须对其输出功率进行追踪,并且为了克服MPP追踪过程中收敛速度慢和精度低的缺点,提出了一种RBF-BP组合神经网络对光伏阵列最大功率点追踪的算法.首先通过对光伏电池输出特性的研究,确定了温度和光照强度是影响光伏电池最大功率点输出的主要因素.然后考虑这两个因素作为RBF-BP组合神经网络的输入来设计光伏阵列最大功率点追踪系统.最后,利用Matlab建立该系统的仿真模型,并进行仿真研究与分析.仿真结果表明,该系统具有最大功率点追踪的精度高,响应速度快等优点.从而有效地实现了对光伏最大功率点的追踪,提高了光伏发电系统的发电效率.
針對光伏電池的輸齣特性受光照彊度、溫度等因素的影響而具有的非線性特性的問題,為瞭提高光伏髮電繫統的髮電效率必鬚對其輸齣功率進行追蹤,併且為瞭剋服MPP追蹤過程中收斂速度慢和精度低的缺點,提齣瞭一種RBF-BP組閤神經網絡對光伏陣列最大功率點追蹤的算法.首先通過對光伏電池輸齣特性的研究,確定瞭溫度和光照彊度是影響光伏電池最大功率點輸齣的主要因素.然後攷慮這兩箇因素作為RBF-BP組閤神經網絡的輸入來設計光伏陣列最大功率點追蹤繫統.最後,利用Matlab建立該繫統的倣真模型,併進行倣真研究與分析.倣真結果錶明,該繫統具有最大功率點追蹤的精度高,響應速度快等優點.從而有效地實現瞭對光伏最大功率點的追蹤,提高瞭光伏髮電繫統的髮電效率.
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