【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第11期 127-131页,共5页

【作 者】： 石俊 ; 陈丁

【摘 要】 在光伏发电效率预测的研究中,针对光伏供电系统受温度和光照变化影响大、太阳能利用效率低和最大功率点预测不准确等问题,提出一种改进的GA-BP神经网络的光伏系统MPPT预测算法,通过优化的BP神经网络训练光伏阵列实测数据,预测输出的最大功率。为提高算法预测精度,采用云模型云滴和遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阀值,根据遗传算法收敛程度来调整云自适应交叉和变异算子。经Matlab仿真分析,在光照和温度变化时,改进的GA-BP神经网络比GA-BP神经网络和BP神经网络具有更好的预测效果。