基于神經-模糊網絡的光伏陣列MPPT控制研究.pdf

1、當前，我國環(huán)境問題日益嚴重，而“霧霾”這一熱詞常年成為我國媒體紛紛報道的對象。嚴格控制污染的排放是我國政府與企業(yè)共同的奮斗目標。在能源問題上，通用常規(guī)能源在面臨枯竭，而且污染性較大，嚴重損害人類的身體健康，而發(fā)展清潔能源如可再生的太陽能受到越來越多國家的重視，因此將來的社會發(fā)展與光伏產業(yè)密不可分。
　　目前，我們使用的光伏發(fā)電系統，其電能轉化效率低，高度阻礙我們使用光伏發(fā)電系統。由此我們必須提升當前太陽能電池的電能轉化效率，使得盡

2、快收回成本。本文首先從光伏電池的基本原理敘述，在建立數學模型的基礎上參與MATLAB/Simulink軟件環(huán)境下，建立光伏陣列輸出特性模型并進行仿真分析，對比分析建模的光伏陣列輸出特性與已知公司出具電池參數，后面簡單介紹幾種典型的光伏MPPT控制算法原理，并且設計控制器重要的硬件和軟件流程。重點提出一種新的MPPT控制算法，把BP神經網絡和模糊控制這兩種算法，進行取長補短的結合，推出基于神經-模糊網絡的光伏陣列MPPT控制。BP神經網絡

3、的輸入量為時間(t)、光照強度(G)以及環(huán)境溫度(T)，其具有推理最大功率點電壓的功能。模糊控制算法的輸入量為最大功率點預測電壓(Vmp)、光伏陣列輸出電壓(U)以及電流(J)，其具有模糊分析計算出電壓偏移量(△U)。神經-模糊網絡法主要過程是利用MATLAB提供的神經網絡工具箱，通過學習樣本推理最大功率點處電壓Vmp，再利用模糊工具箱對Vmp、U、J進行模糊化、模糊規(guī)則、解模糊的三維模糊控制后，計算出實際輸出電壓與MPP處電壓的偏移量