粒子群优化BP神经网络在光伏系统最大功率点跟踪中的应用研究

"郭亮的硕士学位论文探讨了基于粒子群算法优化的BP神经网络在光伏系统最大功率点跟踪中的应用。作者研究了太阳能作为可再生能源的重要性，以及光伏电池的局限性，如光电转换效率低和成本高。论文主要分为以下几个部分： 1. 论文首先概述了光伏发电的现状和前景，讨论了其优点，如清洁和广泛分布，同时指出存在的挑战，如效率和成本问题。 2. 对神经网络和粒子群优化算法进行了深入介绍。BP神经网络是一种常见的前馈神经网络，适合处理非线性问题。粒子群优化算法则是一种全局搜索方法，能够有效地寻找复杂优化问题的解。 3. 光伏电池的工作原理和电气特性是研究的核心。论文详细分析了光伏电池的光电转换过程，并强调了其非线性特性。为了准确建模这些特性，论文采用了经过粒子群算法优化的BP神经网络，通过与其他神经网络建模方法的比较，证明了这种方法的有效性和高精度。 4. 论文详细阐述了最大功率点跟踪（MPPT）技术，这是提高光伏系统效率的关键。在分析了影响最大功率点的因素后，对现有的跟踪控制方法进行了评估。然后，提出了使用粒子群优化的BP神经网络进行MPPT预测的新方法，该方法的精度和效率优于传统的MPPT方法。 关键词包括：光伏电池、神经网络、粒子群优化算法、最大功率点跟踪。 这篇论文的贡献在于提供了一种更有效的光伏系统性能优化策略，通过结合神经网络的非线性建模能力和粒子群优化算法的高效搜索特性，为最大功率点的精确跟踪提供了新的解决方案。"