基于PSO优化BPNN估计光伏阵列MPPT控制系统研究

摘要：

为了充分利用光伏阵列转换能量,提高光伏阵列的发电效率,在分析光伏阵列的伏安特性及最大功率点跟踪(MPPT)原理的基础上,提出了一种基于粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BPNN)的建模方法,并用这种改进的神经网络构建了光伏阵列的动态模型.通过PSO-BPNN模型拟合光伏阵列输出功率与输出电压的非线性关系,实现了对光伏阵列的最大功率点跟踪.Matlab/Simulink仿真及在线测试结果表明:基于PSO-BPNN估计的光伏阵列MPPT控制系统能快速、精确地跟踪光伏阵列的最大功率点,改善了BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极值,建模精度不高的缺点,提高了系统的稳定性和能量转换效率,是研究光伏发电这个复杂非线性系统的一个可行办法.

关键词：光伏阵列、粒子群优化算法、BP神经网络、最大功率点跟踪、阻抗变换器

所属期刊栏目：37

分类号：TM914

资助基金：湖南省高等学校科学研究项目10C0319

在线出版日期：2013-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1410-1413,1421