基于灰色BP神经网络的光伏发电系统最大功率点跟踪
2013-08-21曾令全
黑龙江电力 2013年1期
曾令全,王 宏
(东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012)
光伏发电是一个直接将光能转化为直流电能的过程[1],它被视为清洁型的发电能源。同时,光伏发电也是应用前景最广、可再生能力最强的一种能源。所以,学者们在十几年前就对光伏发电技术的研究产生了极大的兴趣。无论是独立的发电厂还是并网发电系统,光伏发电技术都以其逐渐提高电池转化效率及较高可靠性受到业内人士的广泛认可[2]。经过研究可知,光伏发电系统的输出电压与电流表现出一种非线性的关系,从这种非线性的关系可以看出,在给定的温度和光照条件下,光伏电池(PV)系统可以在某一点处输出最大功率,也称为最大功率点(MPP)。此外,由于PV系统的输出功率主要取决于当时天气的太阳光照以及周围环境的温度,MPP会随着太阳能电池所处的外部环境的变化而变化。因此,为实现光伏发电系统的高效率发电,必须考虑光伏电源与负载在不同天气状况下的合理匹配。目前为止,已经提出了很多可以实现MPP跟踪的技术,这些技术在各个方面的复杂程度各不相同,如:对传感器的要求、收敛速度、成本费用、适用范围、对硬件设施的要求、可普及度等方面。以往所提出的方法中[3],较为常用的有恒压法、扰动观察法(简称P&O法)、导纳增量法。在这些方法中,恒压法最为简单,但在温度变化时,恒压法往往无法跟踪到MPP,因此恒压法仅仅作为理论上一种跟踪MPP的方法,实际中并不常用。……
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