申请/专利权人：太原理工大学

申请日：2024-03-11

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117873277A

主分类号：G05F1/67

分类号：G05F1/67;G06N3/044;G06N3/08;H02N11/00;H02M3/156

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及集中式温差发电技术领域，具体是一种适用于集中式温差发电系统的MPPT控制方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤S1：将各个占空比及其对应的输出功率作为训练样本；步骤S2：将训练样本进行归一化处理后输入至Elman神经网络；步骤S3：利用Levenberg‑Marquardt方法训练Elman神经网络，由此拟合出IO曲线；步骤S4：根据IO曲线，利用黏菌算法进行迭代搜索，由此输出最优占空比；步骤S5：将最优占空比及其对应的输出功率作为新的训练数据加入到训练样本中；步骤S6：判断执行次数是否达到预定次数；步骤S7：判断输出功率波动是否小于3%。本发明解决了集中式温差发电系统中现有MPPT控制方法追踪速度慢、追踪精度低、功率波动大的问题，适用于集中式温差发电系统。

主权项：1.一种适用于集中式温差发电系统的MPPT控制方法，其特征在于：该方法是采用如下步骤实现的：步骤S1：针对集中式温差发电系统，在其DCDC变换器的占空比变化范围内均匀选取若干个占空比，并采集各个占空比对应的输出电流和输出电压；然后，根据采集结果计算出各个占空比对应的输出功率，并将各个占空比及其对应的输出功率作为训练样本；步骤S2：将训练样本进行归一化处理后输入至Elman神经网络；步骤S3：利用Levenberg-Marquardt方法训练Elman神经网络，由此拟合出IO曲线；步骤S4：根据IO曲线，利用黏菌算法进行迭代搜索，由此输出最优占空比；步骤S5：将最优占空比输入至DCDC变换器，并采集最优占空比对应的输出电流和输出电压；然后，根据采集结果计算出最优占空比对应的输出功率，并将最优占空比及其对应的输出功率作为新的训练数据加入到训练样本中；步骤S6：判断执行次数是否达到预定次数；若达到预定次数，则执行步骤S7；否则，返回步骤S2；步骤S7：判断输出功率波动是否小于3%；若输出功率波动小于3%，则方法结束；否则，返回步骤S1。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 太原理工大学 一种适用于集中式温差发电系统的MPPT控制方法

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