为了实现光伏电池的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT),在分析现有方法的优缺点基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的MPPT实现方法。为证明该方法的有效性,在Matla...为了实现光伏电池的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT),在分析现有方法的优缺点基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的MPPT实现方法。为证明该方法的有效性,在Matlab/Simulink中,搭建了光伏电池仿真模型,分析了光伏电池的输出特性。结合LSSVM工具箱,采用交叉验证方法实现LSSVM的参数寻优,并对LSSVM用于MPPT的方法进行了仿真。仿真结果表明,该方法能够较准确地实现最大功率点处的输出电压和电流的跟踪,与其他方法相比,能够有效避免系统在最大功率点处振荡运行。展开更多
文摘为了实现光伏电池的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT),在分析现有方法的优缺点基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的MPPT实现方法。为证明该方法的有效性,在Matlab/Simulink中,搭建了光伏电池仿真模型,分析了光伏电池的输出特性。结合LSSVM工具箱,采用交叉验证方法实现LSSVM的参数寻优,并对LSSVM用于MPPT的方法进行了仿真。仿真结果表明,该方法能够较准确地实现最大功率点处的输出电压和电流的跟踪,与其他方法相比,能够有效避免系统在最大功率点处振荡运行。