基于粒子群优化神经网络光伏并网最大功率点跟踪技术研究

• 作者: 张勇军 方伟中
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 电导增量法 神经网络 光伏阵列 最大功率点跟踪
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 页码范围: 1181-1185
• 页数: 5页
• 分类号: TK81
• 字数: 2334字
• 语种: 中文

摘要

针对电导增量法无法搜索全局光伏系统最大功率点的不足,文章将神经网络与电导增量法相结合,提出一种新型光伏并网最大功率点跟踪算法.该算法在不同光照和温度情况下,采集光伏阵列电压值和电流值,建立神经网络模型.通过人工神经网络预测光伏阵列输出电压,并将此电压作为电导增量法参考电压,从而实现局部阴影下最大功率点跟踪.实验结果表明,神经网络与电导增量法相结合可以准确实现局部阴影下光伏阵列最大功率点跟踪,具有较高的跟踪精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张勇军	华南理工大学电力学院	187	3350	31.0	51.0
2	方伟中	广东工程职业技术学院机电工程学院	9	23	3.0	4.0