基于遗传算法优化的RBF神经网络在光伏发电MPPT中的应用

【摘要】：随着传统燃料的日渐消耗与能源需求量的不断提升,可再生能源逐渐受到关注。由于太阳能具有绿色、安全、可再生等特点,近年来,太阳能光伏发电已经在我国得到了飞速发展。但光伏电池具有生产成本高、光电转换效率低的缺点,因此如何使光伏电池持续有效地输出最大功率以提高发电效率和降低发电成本则成为了当下研究的重点。针对该问题,本文利用神经网络的非线性拟合能力以及遗传算法突出的寻优特点,提出了遗传算法优化的RBF神经网络对光伏发电系统最大功率点进行预测控制。首先,本文对光伏发电的研究背景及国内外研究现状进行了综述,介绍了目前光伏发电MPPT技术的判断标准及不足。详细说明了光伏电池的工作原理,通过MATLAB搭建光伏电池模型获得了U-I及P-V动态变化曲线,并在此基础上得出光照强度和温度为影响最大功率点输出的主要因素。接着,阐述了光伏发电最大功率点跟踪的原理,分析了传统跟踪方法及其改进方法的优缺点。针对传统方法的不足,介绍了基于现代控制理论的神经网络控制法,通过RBF神经网络函数逼近能力的分析,选择其对光伏发电最大功率点进行预测控制。然后,对于RBF神经网络中存在的不足,本文使用了遗传算法对其数据中心、扩展常数及权值进行优化。通过将RBF神经网络的数据中心和其对应的扩展常数以及权值统一编码,加强了隐含层和输出层的合作关系,并利用遗传算法全局搜索的功能特性,使得整个网络模型达到全局最优。此外,对遗传算法本身的机制作出相应的改进,使遗传操作更加完善。最后,将遗传算法优化后的RBF神经网络与优化前的网络对同一光伏发电系统最大功率点进行预测,结果显示优化后的RBF神经网络达到目标误差的训练次数较优化前明显减少,平均误差降低了3.7%,结果证明遗传算法优化后的RBF神经网络不仅提高了预测速度,还提高了预测精确度,从而能更好地实现光伏发电最大功率点跟踪控制。 【关键词】：光伏 最大功率点跟踪 RBF神经网络 遗传算法
【学位授予单位】：湖南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 课题的研究背景及意义9-10
• 1.2 光伏发电的现状10-12
• 1.2.1 国外光伏发电现状10-11
• 1.2.2 国内光伏发电现状11
• 1.2.3 光伏发电存在的问题11-12
• 1.3 MPPT的发展及研究12-13
• 1.3.1 MPPT的概述12
• 1.3.2 MPPT控制方法判断依据12-13
• 1.4 本文主要工作13-15
• 第二章 光伏电池建模与特性分析15-23
• 2.1 光伏电池的概述15-17
• 2.1.1 光伏电池的分类15
• 2.1.2 光伏电池的工作原理15-17
• 2.2 光伏电池的建模与仿真17-19
• 2.2.1 光伏电池的等效电路图17-18
• 2.2.2 光伏电池的数学模型18
• 2.2.3 光伏电池的仿真模型18-19
• 2.3 光伏电池的特性分析19-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 最大功率点跟踪及其控制方法23-30
• 3.1 最大功率点跟踪原理23-24
• 3.2 传统MPPT控制方法24-28
• 3.2.1 恒定电压法24-25
• 3.2.2 干扰观测法25-26
• 3.2.3 电导增量法26-28
• 3.2.4 传统控制方法的对比28
• 3.3 其他MPPT控制方法28-29
• 3.4 本章小结29-30
• 第四章 RBF神经网络在光伏发电MPPT中的应用30-49
• 4.1 人工神经网络30-31
• 4.2 RBF神经网络31-42
• 4.2.1 RBF神经网络的结构31-33
• 4.2.2 RBF神经网络的数学基础33-34
• 4.2.3 RBF神经网络的算法34-37
• 4.2.4 RBF神经网络的逼近能力37-42
• 4.3 基于RBF神经网络的光伏发电MPPT预测控制42-47
• 4.3.1 光伏发电MPPT的RBF神经网络建模42-43
• 4.3.2 不同算法对RBF神经网络的训练对比43-45
• 4.3.3 RBF神经网络的预测结果分析45-47
• 4.4 本章小结47-49
• 第五章 基于GA-RBF神经网络在光伏发电MPPT中的应用49-62
• 5.1 RBF神经网络存在的不足49
• 5.2 遗传算法49-51
• 5.2.1 遗传算法的原理及基本要素49-50
• 5.2.2 遗传算法的流程50-51
• 5.3 遗传算法优化的RBF神经网络51-55
• 5.3.1 遗传算法对RBF神经网络的优化51-54
• 5.3.2 对遗传机制的改进54-55
• 5.4 基于遗传算法优化的RBF神经网络最大功率点跟踪流程55-56
• 5.5 遗传算法优化的RBF神经网络预测结果分析56-61
• 5.6 本章小结61-62
• 第六章 总结与展望62-64
• 6.1 总结62
• 6.2 展望62-64
• 参考文献64-67
• 攻读学位期间的主要研究成果67-68
• 致谢68

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