基于一种改进的BP神经网络光伏电池建模.pdfVIP

’ ’ 第!( 卷’ 第) 期 计’ 算’ 机’ 仿’ 真 !% 年) 月’ ’ 文章编号：*% $ +(,（!% ）) $ !! $ ( 基于一种改进的! 神经网络光伏电池建模 李炜，朱新坚，曹广益 （上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系，上海!( ） 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-. 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。 关键词：光伏电池；神经网络；建模 中图分类号： /.!)(’ ’ 文献标识码：0 #$%’()* $+ ,$-$.$’-/(0 $ 122/3 !/4% $) 5672$.% ! 892/’ 8-:$2;4 5%)-(+(0/-($) 12 345 ，678 95: $ ;5: ，=0 ?@:A $ B5 （CD:AD5 E5FGF:A 8:5H4IJ5GB ，CD:AD5 !( ，=D5: ） 1!=1?= ：KFI GD4 J4I5F@J LFMNO4P5GB FQ NDFGFHFOG5L IIB （.R ），MFS4O5:A FQ 5G 5J H4IB S5QQ5L@OG :S GD4 4P5JG5:A MFS4OJ I4 GFF LFMNO5LG4S GF T4 NNO54S GF S4J5A:5:A :S LF:GIFOO5:A GD4 JBJG4M，4JN4L5OOB GF F: $ O5:4 LF:GIFOO5:AU 2: GD5J NN4I ，V4 GIB GF 4JGTO5JD HFOGA4 :S L@II4:G MFS4O FQ .R IIB TB @J5:A :4@IO :4GVFIWJ 5S4:G5Q5LG5F: G4LDX :5Y@4U /D4 G4MN4IG@I4，IS5G5F: :S HFOGA4 FQ GD4 JFOI L4OOJ I4 GW4: J GD4 5:N@G :S GD4 L@II4:G J GD4 F@GN@G FQ GD4 :4@IO :4GVFIWJ MFS4OU 2: GD5J VB ，V4 L: HF5S GD4 5:G4I:O LFMNO4P5GB FQ .R MFS@O4U /D4 #+# AIF@NJ 4PN4I5X M4:GO SG I4 @J4S ，:S GD4 JGI@LG@I4 :S GD4 :FH4O -. OAFI5GDM FQ :4@IO :4GVFIWJ 5S4:G5Q5LG5F: JBJG4M I4 A5H4:U /D4 HO5S5GB :S LL@ILB FQ GD4 MFS4O I4 NIFH4S TB GD4 J5M@OG5F: I4J@OGJU /D4 :4@IO :4GVFIWJ MFS4O5:A MW4J 5G NFJJ5TO4 GF S4J5A: F: $ O5:4 LF:GIFOO4I FQ .R JBJG4MU @ABCDE ：.DFGFHFOG5L IIB ；Z4@IO :4GVFIW ；[FS4O5:A FG 引言 的最大功率点与实际情况相差较大［*］。其建模精度极为有 太阳能电池根据光生伏特效应原理，将太阳光能直接转 限，而且这些模型表达式过于复杂，难以满足工程上对光伏 化为电能，在转化过程中，没有污染和噪声。太阳能