基于遗传算法优化的RBF-BP神经网络在光伏阵列MPPT的研究.pdf

【光伏电池最大功率点追踪（MPPT）】 在太阳能发电系统中，光伏电池的最大功率点追踪（Maximum Power Point Tracking, MPPT）是一项关键技术，它旨在确保在各种光照和温度条件下，光伏阵列能够输出最大功率。MPPT是通过调整光伏阵列的工作点，使其在最佳效率点运行，从而提高电力转换效率。 【RBF-BP神经网络】 RBF（Radial Basis Function）神经网络和BP（Backpropagation）神经网络是两种不同类型的神经网络模型。RBF网络以其快速收敛和良好的全局优化性能而闻名，适用于非线性函数的拟合。BP网络则以其强大的学习能力，尤其是对复杂数据的适应性而被广泛使用，但容易陷入局部最优。 【遗传算法优化】 遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化方法，用于寻找最佳解决方案。在RBF-BP神经网络中，遗传算法可以用来优化网络的参数，如中心点、宽度以及权重，以提升预测光伏电池最大功率点的精度和速度。 【光伏电池输出特性】 光伏电池的输出特性是非线性的，受到光照强度和温度的影响。光照强度增加，光伏电池产生的电流增大，而温度上升会导致开路电压下降，这两者都会改变最大功率点的位置。 【仿真平台MATLAB】 MATLAB是一种广泛使用的数值计算和建模工具，它提供了丰富的函数库和可视化界面，非常适合进行神经网络模型的构建和仿真，以验证和优化MPPT算法。 【研究方法】 该研究首先分析了光伏电池的输出特性，然后提出了RBF-BP双隐层组合神经网络，利用遗传算法优化网络结构和参数。通过将光照强度和温度作为输入，建立了预测模型，并在MATLAB环境中进行仿真，以验证优化后的神经网络在追踪光伏电池最大功率点的精度和效率。 【仿真结果】 仿真结果显示，采用遗传算法优化的RBF-BP神经网络具有较高的追踪精度，快速的追踪速率，并且需要较少的迭代次数，这表明该方法有效地提高了MPPT的性能，对实际光伏系统的设计和优化具有重要意义。 【关键词】 光伏电池；最大功率点追踪；遗传算法；神经网络；MATLAB仿真 这项研究通过结合RBF和BP神经网络的优势，利用遗传算法优化，为光伏阵列的MPPT提供了一个高效的解决方案。它不仅解决了单一神经网络模型可能存在的问题，如BP网络的局部最优陷阱和RBF网络的泛化能力不足，而且通过仿真证明了其在追踪精度和速度上的优越性。这一工作对于提高光伏发电系统的效率和稳定性具有实际应用价值。