自适应神经模糊算法在光伏MPPT中的仿真分析

【摘要】：针对神经网络算法和模糊控制算法在光伏发电最大功率点跟踪应用中存在的不足,提出一种自适应神经模糊控制算法,它是模糊控制与神经网络控制相结合的产物,无须专家经验,依赖数据建模,能自动产生模糊控制规则和调整隶属度函数.利用MATLAB/SIMUlink软件和MATLAB专用工具箱搭建了仿真模型.在相同环境条件下,分别对自适应神经模糊控制法、模糊控制法和传统扰动观察法进行仿真实验,仿真结果表明了所设计控制器在光伏MPPT中具有很好的动态特性和稳态精度,提高了工作效率. 【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【关键词】： 光伏发电 最大功率点跟踪 模糊控制算法 神经网络算法 扰动观察法
【分类号】：TM615;TP18
【正文快照】： 1引言现今,太阳能光伏发电存在成本高、光电转换效率低等缺点,极大地阻碍了光伏发电规模的扩大,所以总是希望尽可能地达到最大输出功率,即实现最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)[1].目前MPPT算法主要分为三大类:基于参数选择方式的间接控制法、基于采样数据

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