基于改进FOA优化BP神经网络算法的光伏系统MPPT研究

• 作者: 倪福佳 刘嘉瑜 王少帅 贺诗明 闫超 高振远
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏电池 最大功率点跟踪 BP神经网络 改进果蝇优化算法
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 24-29,130
• 页数: 7页
• 分类号: TM615
• 字数: 4203字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1390.2018.08.005

摘要

针对基于BP神经网络的光伏系统MPPT策略在光照强度突变时存在较大误差的问题,提出了一种改进的果蝇优化算法用于BP神经网络的权值和阈值优化,并建立了基于IFOA-BP神经网络算法的光伏系统MPPT控制的仿真模型.测试和仿真结果表明,IFOA的收敛速度和求解精度较改进前均有明显提升;IFOA优化后的BP神经网络收敛速度加快,预测误差减少;较之于电导增量法,IFOA-BP神经网络的MPPT策略在稳态条件下能明显抑制功率波动,在外界条件发生突变时,能迅速准确地追踪到最大功率点,具有良好的稳态精度和动态特性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫超	中国矿业大学江苏省煤矿电气与自动化工程实验室	7	32	3.0	5.0
5	刘嘉瑜	中国矿业大学江苏省煤矿电气与自动化工程实验室	2	15	2.0	2.0
9	贺诗明	中国矿业大学电气与动力工程学院	2	15	2.0	2.0
10	高振远	中国矿业大学电气与动力工程学院	2	15	2.0	2.0
11	倪福佳	中国矿业大学江苏省煤矿电气与自动化工程实验室	1	8	1.0	1.0