基于GA-GRU神经网络的光伏MPPT算法

针对外界环境因素快速变化时，光伏发电系统难以保持在最大功率点输出的问题，提出遗传算法与GRU神经网络相结合的最大功率跟踪算法（GA-GRU-MPPT）。该算法在构建的最大功率点预测模型基础上，采用遗传算法对GRU神经网络的参数进行优化。考虑到数据的关联性，将前一时刻的太阳电池温度、太阳辐照度、最大功率点电压及当前时刻的太阳电池温度和太阳辐照度作为预测模型的输入变量，输出为当前时刻的最大功率点电压。针对3种不同气候情形的仿真结果表明，该算法跟踪精度可达99%，能显著提高光伏系统的能量转换效率。