反向传播神经网络及其改进算法用于光伏MPPT的研究

作者：郁纪; 肖文波; 吴华明; 周恒

来源：空军工程大学学报, 2023, 24(03): 80-87.

DOI：10.3969/j.issn.2097-1915.2023.03.011

• 太阳能无人机
• 光伏组件
• 最大功率点跟踪
• 神经网络
• 混合算法

研究了反向传播神经网络(BPNN)、粒子群优化反向传播神经网络(PSO-BPNN)、萤火虫优化反向传播神经网络(FA-BPNN),以及斐波那契优化反向传播神经网络(IM-FSM-BPNN)用于光伏组件在局部阴影下最大功率点的跟踪，以及上述算法在太阳能无人机中飞行光伏发电跟踪。结果首先表明，局部阴影下，IM-FSM-BPNN功率预测精度最低，跟踪时间最长，鲁棒性差，原因是控制参数多，依赖参数初始值。FA-BPNN功率预测精度最高且鲁棒性较好，原因是在训练过程中有效避免梯度消失的问题。其次，在样本数据量增加和太阳能无人机的应用中，发现FA-BPNN的预测效果好和IM-FSM-BPNN的局限性。最后，探讨了参数变化对预测结果的影响。IM-FSM-BPNN、PSO-BPNN和FA-BPNN较BPNN更适用于多样本数据预测，IM-FSM-BPNN相较于其他3种算法更适用于较小的学习率，4种算法的平均跟踪时间和功率平均预测精度随隐含层节点数震荡。

• 单位
  南昌航空大学; 南昌航空大学科技学院