基于LSSVM的光伏最大功率点跟踪算法研究

为了实现光伏电池的最大功率点跟踪(MaximumPowerPointTracking,MPPT),在分析现有方法的优缺点基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LSSVM)的MPPT实现方法。为证明该方法的有效性,在Matlab/Simulink中,搭建了光伏电池仿真模型,分析了光伏电池的输出特性。结合LSSVM工具箱,采用交叉验证方法实现LSSVM的参数寻优,并对LSSVM用于MPPT的方法进行了仿真。仿真结果表明,该方法能够较准确地实现最大功率点处的输出电压和电流的跟踪,与其他方法相比,能够有效避免系统在最大功率点处振荡运...

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Veröffentlicht in:电力系统保护与控制 2013, Vol.41 (21), p.46-51
1. Verfasser: 张晓燕 席吻旸 谢琳 季姜林
Format: Artikel
Sprache:chi
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Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:为了实现光伏电池的最大功率点跟踪(MaximumPowerPointTracking,MPPT),在分析现有方法的优缺点基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LSSVM)的MPPT实现方法。为证明该方法的有效性,在Matlab/Simulink中,搭建了光伏电池仿真模型,分析了光伏电池的输出特性。结合LSSVM工具箱,采用交叉验证方法实现LSSVM的参数寻优,并对LSSVM用于MPPT的方法进行了仿真。仿真结果表明,该方法能够较准确地实现最大功率点处的输出电压和电流的跟踪,与其他方法相比,能够有效避免系统在最大功率点处振荡运行。
ISSN:1674-3415