采用RBF神经网络改进有限集模型预测控制算法的光伏系统MPPT研究

摘要

针对基于扰动观察法或电导增量法控制的光伏系统存在发电功率不稳定的问题,提出一种基于RBF神经网络改进的模型预测控制的最大功率点追踪算法,使用RBF神经网络拟合光伏系统功率-电压(P-V)曲线,预测光伏面板发电功率,通过建立光伏系统前级DC-DC变换器的数学模型,使用模型预测控制确保光伏面板工作在最大功率点提升光电转换效率.通过MATLAB/Simulink仿真结果表明,在外界环境快速变化的情况下,所提策略能有效抑制最大功率点漂移,提高系统光电转换效率.