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文檔簡介
1、在當今高速發(fā)展的社會環(huán)境下,人類對能源的需求越來越大,太陽能作為新能源中最理想的替代能源得到了廣泛認可,人們對光伏發(fā)電技術的關注也越來越多。光伏電池最大功率點跟蹤技術是改善光伏系統(tǒng)工作效率的一個關鍵技術,如何才能有效地控制光伏電池的最大功率點工作機制,提高光伏陣列組件的光電轉換效率,已成為太陽能研究領域的一個研究熱點。本文在研究了光伏電池最大功率點跟蹤技術的原理的基礎上,結合支持向量機和粒子群優(yōu)化算法,重點研究了基于改進粒子群算法的支持
2、向量機回歸模型,并將其應用于光伏電池最大功率點跟蹤預測問題中,使光伏組件工作在最大功率點處,以獲得最大的輸出功率。
首先,較為詳細地介紹了太陽能光伏電池的工作原理和數學模型,論述了光伏電池最大功率點跟蹤原理及現有的控制方法。并對現有的研究成果進行了分析與評述,指出理論研究與實際應用中存在的問題。
其次,介紹了支持向量機回歸算法和粒子群優(yōu)化算法,重點研究了粒子群優(yōu)化算法中的參數設置問題,對粒子群算法的慣性權重和學習因子
3、分別進行了研究,提出了新的粒子群優(yōu)化算法參數設置方法。
然后,結合支持向量機回歸算法,將改進的粒子群優(yōu)化算法應用于支持向量機參數尋優(yōu),根據數據樣本尋找更好的懲罰參數C和核函數參數g,以提高支持向量機回歸模型的泛化性能。因此提出了基于改進PSO的SVR模型,并將這一模型應用于光伏電池最大功率點跟蹤預測,并與基于基本PSO算法的SVR模型進行了比較,實驗結果表明,模型能夠精確地跟蹤到電池的最大功率點,預測效果良好。
最后
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