基于在线自调整神经网络的最大功率跟踪方法研究

发布时间：2017-07-17 13:12

  本文关键词：基于在线自调整神经网络的最大功率跟踪方法研究

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【摘要】：针对扰动观察法易在最大功率点附近振荡的问题,研究基于在线自调整神经网络和扰动观察法结合的最大功率跟踪策略。首先提出可在线调整结构的快速资源优化网络,然后以温度、光伏阵列电压和功率为网络输入,以最大功率点电压为输出,建立MPPT神经网络模型。若当前工作状态与神经网络模型记忆模式距离较近,则以神经网络输出U_N为U_(MPP)。否则,启用扰动观察法在U_N基础上精确定位最大功率点。同时将此运行状态数据作为样本训练调整网络结构,增加记忆模式,提高网络的输出精度。仿真实验证明本方法可避免系统在最大功率点的振荡。
【作者单位】： 中国矿业大学信息与电气工程学院;
【关键词】： 光伏发电 最大功率点跟踪 在线自调整神经网络 扰动观察法
【基金】：教育部博士点基金(20110095110014)
【分类号】：TM615;TP183
【正文快照】： 0引言最大功率跟踪(MPPT)是提高光伏发电系统能量转化效率的重要途径,一直是光伏发电领域的研究热点。MPPT的主要方法有定电压法、扰动观察法(PO)和电导增量法[1]。定电压法在光照、温度等外界参数变化时不能跟踪最大功率工作点。扰动观察法测量精度和步长不可兼得、跟踪速度

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：553742