基于遗传优化 BP 神经网络算法的光伏系统最大功率点跟踪研究

• 作者: 冉伊 周步祥 杨昶宇 林虹江 詹长杰
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 恒压控制法 最大功率点跟踪 遗传算法 BP神经网络 干扰观察法
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 35-40
• 页数: 6页
• 分类号: TM93
• 字数: 3460字
• 语种: 中文

摘要

针对恒压控制法中采用BP神经网络预测最大功率点处电压存在较大误差的情况，提出了用遗传算法来优化BP神经网络，然后用优化后的算法来预测光伏系统最大功率点之处的电压，并以此值代替基于恒电压的光伏发电系统MPPT控制算法中的恒电压参数；同时结合恒电压控制法建立了基于GA-BP神经网络学习算法的改进恒压型光伏系统MPPT控制的仿真模型。最后算例仿真结果证明所提的基于GA-BPNN的光伏系统MPPT控制算法能够快速准确地进行光伏最大功率点跟踪，并且相比于 BP 神经网络算法、干扰观察法及FUZZY控制算法其稳定性更好、精度更高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周步祥	四川大学电气信息学院	121	1391	19.0	33.0
2	林虹江	四川大学电气信息学院	6	78	3.0	6.0
3	詹长杰	四川大学电气信息学院	5	86	4.0	5.0
4	冉伊	四川大学电气信息学院	6	85	4.0	6.0
5	杨昶宇	四川大学电气信息学院	4	73	3.0	4.0