蚁群算法优化RBF神经网络的光伏发电MPPT

摘要：

针对如何提高光伏电池最大功率点预测跟踪精度的问题,讨论了光伏电池非线性输出特性.在此基础上,建立基于RBF神经网络的光伏电池最大功率点预测跟踪模型,以光照强度和温度为模型的输入,光伏电池的最大功率点电压为模型输出,并将RBF神经网络的中心参数采用蚁群算法进行优化,从而实现最大功率点预测跟踪.仿真结果表明,该方法比传统的RBF神经网络方法具有更高的预测精度,能更好地预测跟踪光伏电池的最大功率点.

关键词：光伏电池、最大功率跟踪、RBF神经网络、蚁群算法、仿真

所属期刊栏目：38

分类号：TM615(发电、发电厂)

资助基金：国家高技术研究发展计划2012AA052901

在线出版日期：2014-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1644-1646,1694