基于神经网络的光伏阵列多峰MPPT的研究

• 作者: 刘通 吴登盛 孟晓芳 王立地
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 多峰MPPT 基本阴影遮挡类型 局部阴影 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 69-74,83
• 页数: 7页
• 分类号: TM615
• 字数: 3266字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.07.011

摘要

为了减少神经网络训练数据的数量,根据局部阴影条件下光伏阵列的输出特性,提出基本阴影遮挡类型概念,使得神经网络仅需要训练少量数据,就可以准确地预测最大功率点电压.首先,通过实际光伏阵列数据测试仅训练基本阴影遮挡类型的BP神经网络对最大功率点电压的跟踪效果.然后,搭建光伏发电MPPT仿真系统,对比扰动法、固定电压法和BP神经网络结合扰动法在阴影类型、光照强度和温度三方面变化时对MPP的跟踪效果.最后,通过分析表明,经过基本阴影遮挡类型训练的BP神经网络结合扰动法能够有效地跟踪最大功率点,即基本阴影遮挡类型能够减少神经网络跟踪多峰MPP的训练数据获取量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟晓芳	沈阳农业大学信息与电气工程学院	21	104	7.0	10.0
2	吴登盛	沈阳农业大学信息与电气工程学院	2	6	1.0	2.0
3	王立地	沈阳农业大学信息与电气工程学院	44	189	7.0	11.0
4	刘通	沈阳农业大学信息与电气工程学院	1	6	1.0	1.0