基于BP神经网络的复杂光照条件下光伏列阵MPPT控制研究
本文研究基于BP神经网络的复杂光照条件下光伏列阵最大功率点跟踪（MPPT）控制模型。该模型通过对光伏阵列进行区域划分，并根据不同的区域光照强度和温度变化，实现最大功率点跟踪和控制。
知识点一：BP神经网络
BP神经网络是一种基于人工神经网络的机器学习算法，通过模拟人脑神经网络的结构和功能来实现复杂的数据处理和模式识别。BP神经网络的基本结构包括输入层、隐含层和输出层，每层之间通过权值矩阵相连。BP神经网络可以用于解决复杂的优化问题，例如最大功率点跟踪问题。
知识点二：最大功率点跟踪（MPPT）
最大功率点跟踪（MPPT）是指在光伏系统中，通过实时监控和调整光伏阵列的工作状态，来达到最大功率输出的目标。MPPT技术可以提高光伏系统的效率和稳定性，并且可以在复杂的环境条件下保持稳定的输出功率。
知识点三：光伏阵列的遮挡效应
当光伏阵列受到移动云或其他遮挡物的影响时，光伏输出特性曲线将出现多峰值的情况。这是因为遮挡物会影响光伏阵列的照明强度和温度，从而导致输出功率的变化。
知识点四：区域划分和最大功率点跟踪
为解决光伏阵列的遮挡效应问题，本文提出了一种基于BP神经网络的最大功率点跟踪模型。该模型通过对光伏阵列进行区域划分，并根据不同的区域光照强度和温度变化，实现最大功率点跟踪和控制。
知识点五：Matlab软件仿真和RT-LAB硬件在环仿真
为了验证模型的有效性，本文使用Matlab软件进行了仿真实验，并使用RT-LAB硬件在环仿真实验。实验结果表明，基于BP神经网络的最大功率点跟踪模型能够在复杂环境条件下对光伏系统进行最大功率跟踪，具有较高的精度和快速反应能力。
知识点六：神经网络在光伏系统中的应用
神经网络技术在光伏系统中的应用可以提高系统的效率和稳定性。神经网络可以用于预测光伏输出功率、检测故障和优化系统性能等方面。
