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[IEEE 2019年第54届国际大学电力工程会议(UPEC) - 罗马尼亚布加勒斯特 (2019.9.3-2019.9.6)] 2019年第54届国际大学电力工程会议(UPEC) - 基于实际光伏系统数据采用人工神经网络设计智能最大功率点跟踪器

DOI：10.1109/UPEC.2019.8893638 出版年份：2019 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 最大功率点跟踪（MPPT）方法是光伏（PV）系统设计中提升阵列发电量的核心环节。虽然已有多种方法被提出，但人工神经网络（ANN）因其振荡小、响应快而成为MPPT的优选方案。然而，精确的训练数据是设计优化ANN-MPPT技术的重大挑战。本文提出基于大量实验训练数据的ANN-MPPT技术，以避免系统产生高训练误差。这些数据来自英国伦敦布鲁内尔大学光伏系统为期一年的实验测试。选取天气条件的辐照度和温度作为输入，光伏系统最大功率点（MPP）可用功率作为ANN模型输出。为评估性能，采用MATLAB/Simulink模型对光伏系统的扰动观察法（P&O）与所提ANN-MPPT方法进行仿真。结果表明：相比P&O-MPPT方法，所提ANN方法能精确追踪最优最大功率点并避免漂移现象，同时实现更高输出功率。
作者： Sadeq D. Al-Majidi，Maysam F. Abbod，Hamed S. Al-Raweshidy
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

基于大量实验训练数据设计一种优化的ANN-MPPT技术，以避免系统产生高训练误差，并能在变化的天气条件下准确追踪最优最大功率点。

研究成果

所提出的ANN-MPPT方法在追踪最优最大功率点方面表现出色，与P&O-MPPT方法相比具有更小的振荡和更快的响应时间。该方法能有效避免漂移问题，并在不同天气条件下实现更高的发电输出功率。

研究不足

该研究的局限性在于人工神经网络模型对精确训练数据的依赖性，以及光伏系统运行的特定条件。在训练数据未涵盖的不同环境条件下，人工神经网络最大功率点跟踪方法的性能可能会有所变化。

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