【摘 要】
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随着经济的发展和对能源的不断开采,化石燃料不足的危机逐渐出现,太阳能是一种新兴的绿色能源,具有安全、清洁、数量庞大的优点,随着传统能源逐渐枯竭以及环境等问题的逐年加剧,可再生能源尤其是太阳能产业潜力巨大,为人类提供了解决危机的方法。光伏系统可以直接将太阳能转化成电能,而光伏系统的主体是光伏电池,所以光伏电池建模的研究对于确定光伏电池在室外条件下的输出特性和最大功率追踪等具有重要意义。本文主要研究使
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随着经济的发展和对能源的不断开采,化石燃料不足的危机逐渐出现,太阳能是一种新兴的绿色能源,具有安全、清洁、数量庞大的优点,随着传统能源逐渐枯竭以及环境等问题的逐年加剧,可再生能源尤其是太阳能产业潜力巨大,为人类提供了解决危机的方法。光伏系统可以直接将太阳能转化成电能,而光伏系统的主体是光伏电池,所以光伏电池建模的研究对于确定光伏电池在室外条件下的输出特性和最大功率追踪等具有重要意义。本文主要研究使用神经网络快速求解光伏电池模型参数以及提高电池模型精度的方法,并开展某一特定条件下的光伏电池输出电流-电压特性曲线求解及最大功率点预测。本文首先介绍了光伏电池的工作原理以及经常用到的光伏电池单二极管模型和形状模型的理论知识,并且总结模型参数的求取方法同时进行分类。其次,对常用于预测的人工智能方法进行说明,介绍了人工神经网络原理,并对BP神经网络与小波神经网络进行了详细介绍。为提高利用神经网络求取模型参数的精度,建立寻找相似日的方法对天气数据进行分类,再基于小波分解与神经网络相结合的预测方法对某一条件下光伏电池模型的参数进行预测,从而建立光伏电池的单二极管模型与形状模型。最后,利用实际测得的历史数据对所提出方法进行验证,使用基于相似日的方法将历史天气分为晴天、多云、阴天三类,分别对三种天气下建立光伏电池模型,并使用NRMSE与MAPE两种用来评价模型精度的误差函数对建立的模型精确度进行验证和比较。验证结果得出在三种天气条件下,小波分解与神经网络相结合的方法预测的模型参数和建立的光伏电池模型更加快速且精确。本文提出的小波分解与神经网络相结合的方法预测的光伏电池模型参数相比于解析法、数值法求解速度更快,I-V曲线以及最大功率点的预测相比于BP神经网络的方法更加精确。
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