用RBF神经网络实现光伏最大功率点电压跟踪

资 源 简 介

用RBF神经网络实现光伏最大功率点电压跟踪

详 情 说 明

光伏发电系统在局部阴影条件下会出现功率-电压特性曲线多峰现象，这使得传统的MPPT算法容易陷入局部最优解。针对这个问题，采用RBF神经网络实现最大功率点电压跟踪是一种有效的解决方案。

RBF神经网络具有结构简单、收敛速度快等特点，特别适合处理光伏系统的非线性问题。网络结构通常包含输入层、隐含层和输出层三个部分。输入变量可以选取环境参数如光照强度和温度，或者系统参数如光伏阵列输出电压和电流。

在局部阴影条件下，系统首先通过全局扫描确定可能的功率峰值区域，然后利用RBF神经网络在这些区域进行精细搜索。神经网络的训练可以采用在线学习方式，通过持续采集系统运行数据来动态调整网络参数，使其能够适应不断变化的阴影条件。

实验结果表明，该方法相较于传统MPPT算法能更准确地锁定全局最大功率点，同时具有良好的动态响应特性。特别是在光照条件快速变化时，RBF网络能够快速调整跟踪策略，保持系统始终工作在最优状态。