准最小二乘的神经网络在光伏MPPT中的应用

来源期刊：控制工程2018年第12期

论文作者：张海洲 张正江 胡桂廷 陈倩 闫正兵 郑崇伟

文章页码：2257 - 2262

关键词：光伏发电系统;最大功率点跟踪;测量误差;准最小二乘;神经网络;

摘    要：传统的神经网络以最小二乘（LS）为学习函数,对训练数据的准确性有较高要求。考虑存在测量误差的训练数据对传统神经网络的影响,提出了一种基于准最小二乘的神经网络（QLS-NN）并应用于光伏发电系统的最大功率点跟踪（MPPT）上。根据光伏电池的内部结构和伏安特性建立其数学模型。根据模型所反映的规律,将温度和照度作为输入变量,最大功率与对应的电压作为输出变量,构建了用于MPPT的QLS-NN。神经网络训练后对最大功率点进行预测与跟踪。仿真结果表明QLS-NN具有较高的鲁棒性,可显著提高了光伏发电系统MPPT的精度。