基于一种改进的BP神经网络光伏电池建模

【摘要】：由于光伏电池具有高度非线性特性,难以建模,而传统的数学模型难以满足光伏控制系统设计和应用的要求。该文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络技术应用到光伏阵的建模中,避开了该模块内部的复杂性。模型以太阳能日照、温度以及负载电压作为神经网络辨识模型的输入量,光伏阵输出电流为输出量,采用改进型BP算法,建立了光伏电池的动态响应模型,然后预测了最大功率点。文中给出模型的结构,训练步骤和仿真结果。仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高,从而为设计光伏实时控制系统奠定了基础。 【作者单位】： 上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系 上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系 上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系
【关键词】： 光伏电池 神经网络 建模
【分类号】：TM914.4
【正文快照】： 1引言太阳能电池根据光生伏特效应原理,将太阳光能直接转化为电能,在转化过程中,没有污染和噪声。太阳能是可再生能源,利用这种能源不仅能够减少燃料损耗,还可以改善环境污染和全球变暖给人类生存所带来的威胁,因而越来越受到人们的关注。太阳电池阵列(也称为光伏阵)本质上是

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