本文關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光伏鋰電池充電系統(tǒng)

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【摘要】：通過(guò)對(duì)太陽(yáng)能光伏電池最大功率點(diǎn)的跟蹤和鋰電池的充電控制兩部分實(shí)現(xiàn)了對(duì)鋰電池的快速充電。首先利用SIMULINK的s-function的自定義模塊和粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)在輻射度、電池板溫度、環(huán)境溫度和風(fēng)速共4種工作環(huán)境下的光伏電池進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤和建模,然后通過(guò)單片機(jī)編程對(duì)開關(guān)管進(jìn)行PWM控制,完成充電電路的智能控制。之后,結(jié)合MATLAB和SIMULINK完成粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并在PROTEUS平臺(tái)上完成充電電路的仿真,最后程序下載到硬件中并通過(guò)調(diào)試完成對(duì)鋰電池充電過(guò)程的檢測(cè)。結(jié)果表明,粒子群優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光伏鋰電池充電控制系統(tǒng)具有較高的充電速度和充電效率。
【作者單位】： 齊齊哈爾大學(xué)通信與電子工程學(xué)院;齊齊哈爾大學(xué)計(jì)算中心;
【關(guān)鍵詞】： 最大功率點(diǎn)跟蹤 粒子群優(yōu)化 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 脈沖寬度調(diào)制 鋰電池快速充電
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61204127) 黑龍江省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題(GBC1214089) 黑龍江省高�？萍汲晒a(chǎn)業(yè)化前期研發(fā)培育項(xiàng)目(1254CGZH04) 黑龍江省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(12541899,12531774)
【分類號(hào)】：TP183;TM910.6
【正文快照】： 隨著新能源技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用的快速發(fā)展,為改變傳統(tǒng)充電器對(duì)市電的依賴,最大限度利用和使用太陽(yáng)能,提高發(fā)電和充電效率,如何構(gòu)建基于太陽(yáng)能光伏電池和鋰電池快速充電控制系統(tǒng)成為人們研究的熱點(diǎn)[1-3]。一方面,太陽(yáng)能光伏電池在向負(fù)載供電時(shí),需要對(duì)其最大功率點(diǎn)進(jìn)行跟蹤,傳統(tǒng)的跟

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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4 劉波;粒子群優(yōu)化算法及其在機(jī)電設(shè)備中的應(yīng)用研究[D];中北大學(xué);2011年

5 熊勇;粒子群優(yōu)化算法的行為分析與應(yīng)用實(shí)例[D];浙江大學(xué);2005年

6 唐賢倫;混沌粒子群優(yōu)化算法理論及應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2007年

7 閆允一;粒子群優(yōu)化及其在圖像處理中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);2008年

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10 徐慧;粒子群優(yōu)化算法改進(jìn)及其在煤層氣產(chǎn)能預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2013年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 陳卓;粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)及在油藏?cái)?shù)值模擬中的應(yīng)用[D];北京建筑大學(xué);2015年

2 白云;基于粒子群優(yōu)化算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)挖掘[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

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5 鄭博;基于快速排序的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的研究及應(yīng)用[D];鄭州大學(xué);2015年

6 米永強(qiáng);非線性規(guī)劃問(wèn)題的混合粒子群優(yōu)化算法研究[D];寧夏大學(xué);2015年

7 李建美;基于自適應(yīng)變異與文化框架的混沌粒子群優(yōu)化算法[D];陜西師范大學(xué);2015年

8 劉星;基于粒子群優(yōu)化算法的特征選擇方法研究[D];南京大學(xué);2015年

9 牛旭;動(dòng)態(tài)粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2014年

10 葉華;粒子群優(yōu)化算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：605259