IWD算法优化Elman神经网络：提升光伏系统MPPT效率

光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)是提高光伏发电系统效率的关键技术。本研究提出了一种新颖的方法，即利用智能水滴(IWD)算法来优化Elman神经网络在MPPT中的应用。Elman神经网络以其强大的非线性映射能力和自适应性，常被用于光伏电池的建模，然而，传统的BP算法在权值调整和收敛性上存在局限性。IWD算法作为一种群体智能算法，灵感源于自然界河流形成过程中的动态优化，已经在多个领域展现出了优越性能。 作者通过引入IWD算法，对Elman神经网络的权值向量和阈值向量进行优化，旨在解决传统BP算法的局部最优问题和收敛速度慢的问题。这种方法的主要优势在于其能够更好地适应光伏电池的复杂输出特性，提供更高的预测精度。与传统的ElmanNN方法相比，经过IWD优化后的模型在实际预测中表现出了更好的性能，尤其是在光照强度和环境温度变化频繁的条件下，IWD鄄ElmanNN方法显示出更强的鲁棒性和适应性。 通过对比实验，结果显示了IWD算法优化的ElmanNN在MPPT控制中的有效性，证明了它在提高光伏系统效率、优化动态响应以及增强系统稳定性方面的潜力。这种方法不仅简化了数据采集和训练过程，还减少了对环境变化的敏感性，使得光伏系统的整体性能得到了提升。因此，这项研究对于推动光伏系统MPPT技术的发展具有重要意义，为未来高效、智能的太阳能利用提供了新的可能性。