基于RF-GRU风速预测的风电MPPT控制

• 作者: 金俊喆 武鹏 董祥祥 葛传九 陈蓓
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 最大功率点跟踪(MPPT) 随机森林 门控循环单元(GRU)神经网络 风速预测 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨|Research & Approach
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 分类号: TM315
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)05-0038-04

摘要

针对风能最大功率点跟踪(MPPT)的问题,提出了一种基于风速预测的改进粒子群优化(IPSO)算法的MPPT控制策略.该策略包含两部分:基于门控循环单元(GRU)神经网络的风速预测和IPSO算法的MPPT控制.首先,建立GRU风速预测模型,并通过随机森林(RF)算法进行特征提取,作为模型的输入,实现风速预测;然后,以预测的风速作为基础,从粒子群优化(PSO)算法的粒子分布、种群规模、惯性权重等多个方面进行优化,实现风能MPPT;最后,使用MATLAB/SIMULINK软件对所提策略进行仿真.仿真结果表明:基于RF-GRU预测的风速较为精确,基于风速预测的IPSO算法可以快速搜索到最大功率点,避免了局部最优和在风速突变时最大功率点滑落的问题.