基于粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的光伏系統(tǒng)最大功率點跟蹤研究.pdf

1、由于人類對石油、煤炭、天然氣等傳統(tǒng)化石能源的過度開采與使用,導致世界范圍內(nèi)即將面臨能源短缺的問題。因此,可再生能源越來越受到世界各國的關注。太陽能作為一種潔凈可再生能源,與其他新能源相比,具有來源便捷,分布范圍廣等優(yōu)勢。近幾十年來,隨著科學技術的不斷進步,太陽能光伏系統(tǒng)及其相關產(chǎn)業(yè)已成為發(fā)展最快的行業(yè)之一,對太陽能光伏發(fā)電的研究也受到了廣泛的重視。目前,光伏電池的光電轉換效率低,電池制造成本高等因素嚴重制約了光伏系統(tǒng)的推廣和應用。因此,

2、必須充分了解光伏電池的特性,最大限度地利用光伏系統(tǒng),才能獲得更多的輸出功率?；诖?本文把光伏電池建模和光伏系統(tǒng)最大功率點跟蹤作為研究的重點。利用神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性擬合能力以及粒子群優(yōu)化算法突出的尋優(yōu)特點,更好地實現(xiàn)了對光伏系統(tǒng)電氣特性的描述和最大功率點的跟蹤。
　　 本文的主要工作及成果如下:
　　 1、本文對光伏發(fā)電的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢進行了綜述,分析了光伏發(fā)電的特點和優(yōu)勢,同時也指出了目前太陽能發(fā)電所存在的一些問題。

3、r>　　 2、對神經(jīng)網(wǎng)絡和粒子群優(yōu)化算法進行了介紹,分析了神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理,網(wǎng)絡結構以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡的互連模式,學習算法和訓練流程等；介紹了粒子群優(yōu)化算法的相關知識,優(yōu)化理論等內(nèi)容,為后面的實際應用奠定了基礎。
　　 3、對光伏電池光電轉換的原理和過程做了較為詳細的分析,并深入研究了光伏電池的電氣特性和外部特性。針對光伏電池輸入輸出特性的非線性特點,采用了粒子群算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行建模,綜合比較了其他幾種神經(jīng)網(wǎng)絡建模