一种基于弹性BPNN的光伏最大功率点跟踪控制算法

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根据光伏电池结构特性,研究了温度、光强、阴影三个外界因素对光伏电池输出特性的影响。比较了扰动观察法、电导增量法、恒定电压法等几种光伏系统常见的最大功率跟踪方法。由于以上方法存在方法单一、对硬件测量精度高、计算量大、存在反复振荡现象等问题,提出一种基于弹性BP神经网络的MPPT算法。弹性BP算法可以在神经网络训练过程中有效克服梯度幅度偏导的不利影响,训练后的模型将光强和温度作为输入变量,通过神经网络的识别后得到最大功率点。仿真实验表明,本文提出的方法具有良好的适应性,显著提高了光伏转换的效率。
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