基于BP神经网络-模糊控制的光伏发电系统最大功率点跟踪技术研究

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当今世界,能源与环境问题的日渐严重,光伏发电为替代传统火力发电等应时而生,其供电质量和稳定性相应地受到了很多的关注。针对光伏发电的随机性和功率跟踪技术效果差、误差大等问题,本文研究了以模糊控制为核心要义的基于光伏并网系统的最大功率跟踪技术,对实现分布式电源的稳定、优化电网系统具有指导意义。
  本文首先阐述光伏发电的相应发展现状。对光伏电池从底层开始分析,考虑太阳能-电能转化原理及影响因素,将其等效为电阻、杂散电容等,确立光伏电池的电参数模型。电池电路需要电压等级变换,本文选择DC/DC为主要结构参考,最终确立以Boost电路为核心的基本电路。由太阳能-可用能源转化率低的问题引出最大功率点跟踪技术。
  结合模糊控制原理、模糊控制技术,提出一种较新颖的MPPT技术。然后介绍了查表法、软件模糊推理法、解析公式法三种模糊控制算法,最后制定了模糊控制MPPT技术中的模糊规则、隶属函数以及输入输出量,并在MATLAB中的模糊控制窗口进行了仿真。
  最后,对自研究的系统进行仿真验证,在仿真软件的相应工具箱中,可以对各种电池模型进行建模,方便进行光伏电池与其它电池进行同步建模并进行结果对此,并在不同的环境条件下建立参数略有差别的模型;建立光伏电池阵模块;建立电力Boost电路模块;建立最大功率点跟随模块;外围支持电路如PWM模块;最终整合成光伏发电系统的仿真模型。针对其中的MPPT控制,进行基于扰动观察和模糊扰动控制的分别仿真,对比分析两种方法的输出功率图,验证了两种算法中:基于扰动控制的结合了BP网络的模糊控制网络具有更佳的稳定性以及更快的响应速度。
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