简介:该文设计了一种基于Blackfin的BF537数字信号处理器(DSP)的新型太阳能照明系统.它采用siemens公司的TC35i模块来实现无线通讯,采用BP神经网络在蓄电池的灌充阶段实现了太阳能最大功率点跟踪(Maximumpowerpointtracking,MPPT).为了解决神经网络不保证收敛的问题,在BP神经网络里还引入了遗传算法,得到遗传神经网络(GA-BP).最后通过系统的实现与测试,证明了算法的优越性和该系统的实用性.
简介:最大功率点跟踪(MPPT)控制可以使光伏模块最大程度地输出功率,因此成为增强光伏发电系统输出功率的一个研究热点。本文提出一种基于二进制蚁群模糊神经网络的光伏系统最大功率点跟踪控制策略,利用模糊神经网络代替传统的BP神经网络对最大功率点进行预测,解决了恒压控制法误差较大的问题;利用二进制蚁群算法对模糊神经网络权值进行优化,克服了其搜索速度慢、易陷入局部极小值的缺点;将得到的最大功率点电压输入恒电压控制算法中,然后通过恒压法对最大功率点进行跟踪。在所构建的仿真模型中模拟了不同光照强度和环境温度的仿真环境,结果表明所提出的MPPT控制策略准确性高、适应性强。