基于GA-BP神经网络的光伏阵列MPPT研究.pdf

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1、第5l卷第2期电测与仪表Vo1．51NO．22014年1月25日ElectricalMeasurement&InstrumentationJan．25．2014基于GA—BP神经网络的光伏阵列MPPT研究陈年，王宏华，韩伟(河海大学能源与电气学院，南京211100)摘要：为了有效提高光伏发电系统的最大输出功率，在综合考虑传统算法优缺点的基础上，研究一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的光伏最大功率点跟踪(MPPT)方法。通过建立神经网络最大功率点预测模型，并将预测模型转化为可在Simulink中直接使用的模块，避免了使用传统的s函

2、数控制方法。在Matlab／Simulink环境下进行了仿真验证，仿真结果表明在光照强度和温度迅速变化时，该新型算法较传统电导增量法明显缩短了MPPT的跟踪时间，并且有效抑制了系统在最大功率点附近的波动。关键词：光伏电池；神经网络；最大功率点跟踪中图分类号：TM914文献标识码：A文章编号：1001—1390(2014)02—0040—05ResearchonGA-BPBasedMPPTAlgorithmforPhotovoltaicArrayCHENNian，WANGHong—hua，HANwei(CollegeofEnergyan

3、dElectricalEngineering，HohaiUniversity，Nanjing211100，China)Abstract：Toimprovethemaximumoutputpowerofthephotovohaicpowergenerationsystem，thispaperproposesanewphotovohaicmaximumpowerpointtracking(uPer)methodaftercomprehensiveconsiderationofadvantagesanddisadvantagesoftrad

4、itionalalgorithms．Themethodisbasedongeneticalgorithm(GA)optimizedBPneuralnetwork．ThroughtheestablishmentofthemaximumpowerpointpredictionmodelwithneuralnetworkandtheconversionofthemodeltothemodulethatcanbedirectlyusedinSimulink，traditionalcontrolmethodusingSfunctionisavo

5、ided．SimulationresultswithMATLAB／Simulinkshowthatcomparedwithtraditionalincrementalinductancemethod，ourmethodcantrackMPPfasterandsuppressfluctuationsofthesystematMPPmoreeficientlywhenluminousintensityandtemperaturechangequickly．Keywords：photovohaicbattery，neuralnetwork，

6、maximumpowerpointtracking0引言观察法(P&0)因扰动方向总是在不断变化，从而造光伏电池根据光生伏打效应原理，将太阳能直接成一定功率损失。电导增量法(Inc)虽然在光照强度转化为电能。在转化过程中，具有环保、安全、寿命长快速变化的情况下具有良好的动态效果，但需要传感等优点。因而光伏发电已迅速成为具有大规模发展潜器的精度较高，且计算时间较长，从而造成功率的损力的可再生能源技术，在将来有可能成为重要的替代失一。人工神经网络具有较强的非线性函数逼近能能源之一Ⅲ。力，在非线性系统建模中应用较广泛。本文研究了一光伏发电系

7、统的输出特性是非线性的，当外界环种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的光伏阵列境，如温度、照度等迅速变化时，光伏阵列的最大功率MP新方法，并进行了仿真验证，仿真表明新算法在点也将发生变化，为了提高光伏系统转化效率，应保日照强度和温度迅速变化时，能快速搜索到最大功率证太阳能电池阵列始终工作在最大输出功率点处，因点，有效抑制系统在最大功率点附近的波动，提高了此需要对光伏阵列输出的最大功率点进行跟踪。系统的跟踪速度和精度。目前，国内外学者提出了多种最大功率点跟踪1光伏电池的模型与特性1．1光伏电池的等效模型(MPPT)算法。常用的有恒定电

8、压法(CVT)，因光照光伏电池相当于具有与受光面平行的大面积薄和环境温度的变化使光伏最大功率点发生偏移。扰动P—N结接面的等效二极管，因此可以假设光伏电池是—。40——第51卷第2期电测与仪表VOI．5lNo．22014