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题名基于神经网络的光伏阵列多峰MPPT的研究
被引量:24
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作者
吴登盛
王立地
刘通
孟晓芳
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机构
沈阳农业大学信息与电气工程学院
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出处
《电测与仪表》
北大核心
2019年第7期69-74,83,共7页
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基金
2017年辽宁省高校基本科研项目(LN201710157026)
国家科技支撑计划项目(2012BAJ26B01)
辽宁省本科教改立项一般项目(2016024)
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文摘
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。
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关键词
多峰MPPT
基本阴影遮挡类型
局部阴影
BP神经网络
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Keywords
multi-peak MPPT
basic shadow occlusion type
partial shading
BP neural network
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分类号
TM615
[电气工程—电力系统及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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