粒子群优化BP神经网络光伏锂电池充电系统

发布时间：2017-08-01 17:04

  本文关键词：粒子群优化BP神经网络光伏锂电池充电系统

  更多相关文章： 最大功率点跟踪 粒子群优化 BP神经网络 脉冲宽度调制 锂电池快速充电

【摘要】：通过对太阳能光伏电池最大功率点的跟踪和锂电池的充电控制两部分实现了对锂电池的快速充电。首先利用SIMULINK的s-function的自定义模块和粒子群优化BP神经网络算法实现了对在辐射度、电池板温度、环境温度和风速共4种工作环境下的光伏电池进行最大功率点跟踪和建模,然后通过单片机编程对开关管进行PWM控制,完成充电电路的智能控制。之后,结合MATLAB和SIMULINK完成粒子群优化BP神经网络并在PROTEUS平台上完成充电电路的仿真,最后程序下载到硬件中并通过调试完成对锂电池充电过程的检测。结果表明,粒子群优化后的BP神经网络光伏锂电池充电控制系统具有较高的充电速度和充电效率。
【作者单位】： 齐齐哈尔大学通信与电子工程学院;齐齐哈尔大学计算中心;
【关键词】： 最大功率点跟踪 粒子群优化 BP神经网络 脉冲宽度调制 锂电池快速充电
【基金】：国家自然科学基金(61204127) 黑龙江省教育科学“十二五”规划课题(GBC1214089) 黑龙江省高校科技成果产业化前期研发培育项目(1254CGZH04) 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12541899,12531774)
【分类号】：TP183;TM910.6
【正文快照】： 随着新能源技术开发和应用的快速发展,为改变传统充电器对市电的依赖,最大限度利用和使用太阳能,提高发电和充电效率,如何构建基于太阳能光伏电池和锂电池快速充电控制系统成为人们研究的热点[1-3]。一方面,太阳能光伏电池在向负载供电时,需要对其最大功率点进行跟踪,传统的跟

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本文编号：605259