基于PSO优化BPNN估计光伏阵列MPPT控制系统研究

• 作者: 周习祥 李加升
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏阵列 粒子群优化算法 BP神经网络 最大功率点跟踪 阻抗变换器
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 1410-1413,1421
• 页数: 5页
• 分类号: TM914
• 字数: 2942字
• 语种: 中文

摘要

为了充分利用光伏阵列转换能量,提高光伏阵列的发电效率,在分析光伏阵列的伏安特性及最大功率点跟踪(MPPT)原理的基础上,提出了一种基于粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BPNN)的建模方法,并用这种改进的神经网络构建了光伏阵列的动态模型.通过PSO-BPNN模型拟合光伏阵列输出功率与输出电压的非线性关系,实现了对光伏阵列的最大功率点跟踪.Matlab/Simulink仿真及在线测试结果表明:基于PSO-BPNN估计的光伏阵列MPPT控制系统能快速、精确地跟踪光伏阵列的最大功率点,改善了BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极值,建模精度不高的缺点,提高了系统的稳定性和能量转换效率,是研究光伏发电这个复杂非线性系统的一个可行办法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李加升	湖南城市学院通信与电子工程学院	22	121	7.0	10.0
2	周习祥	益阳职业技术学院汽车工程系	36	90	5.0	8.0