为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一种基于灰色径向基函数（Radical Basis Function， RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%，其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：光伏发电仿真程序，含有MPPT算法，仿真效率很高_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

分布式光伏发电车棚及储能充电桩项目技术方案.rar

摘要：基于Labview图形化编程软件开发了一种用于光伏发电特性及周围环境测试的实时监测系统。该系统由传感器、变换器、FieldPoint模块及主监控PC组成。利用温度、电压、电流、辐照度等多种传感器、变换器采集发电系统现场的信息，输入到FieldPoint模块进行信号的调理及数据采集，经RS485总线传输到计算机进行数据的显示、处理、转换和存储，系统模块化的特点使测试项目可以扩充。利用DataSocket通信技术和Labview远程访问技术实现系统本地和远程监测的功能。该系统可实时同步测量光伏发电系统的各种数据，存储的数据库信息可以为日后的科学研究提供依据，为光伏发电技术的改进与提高奠定了基

在微电网中，微电源和存储设备连接在一起通过微源控制器 (MC) 到馈线微源之间的协调是通过中央控制器 (CC) [2]。 微电网连接到公共点的中压级公用电网通过断路器耦合 (PCC)。 当微电网连接到电网，电压和运行控制频率完全由电网完成； 然而，微电网仍然为 PCC 上的关键负载供电，从而充当 PQ 总线。 在孤岛条件下，微电网必须独立运行控制电网的电压和频率微电网，因此，就像一个 PV（电源电压）总线。 两种模式下的运行和管理都受到控制和在微源控制器 (MC) 的帮助下进行协调本地级别和全球级别的中央控制器 (CC)。 类似于传统同步发电机频率控制[3]，微电网电压和频率控制也可以使用下垂控制方法 [4]-[8] 来执行。 现在的工作提供电压和频率的快速响应特性控制与所考虑的二级控制相比在 [8]。 逆变控制与同步控制的类比孤岛微电网发电机控制研究在[9]中有详细说明。 在孤岛模式下，

熟悉并掌握Matlab/simulink库相关模块应用，构建直驱式风力发电的机侧和网侧变流器的数学模型（并网逆变器，机侧逆变器和相关的控制模块）并进行了仿真实验验证。 最好在matlab2018及以上中simulink运行，参数都是调好的，能得出正确电流电压结果。

光伏发电最大功率点跟踪控制技术

在光伏发电系统优化的研究中，为了有效提高太阳能利用率，建立了光伏电池等效电路和数学模型，在MATLAB/Simulink仿真环境下搭建光伏电池通用工程模型，光伏电池通过串并联方式组合成光伏阵列，并利用电导增量法原理通过控制Boost电路占空比实现光伏阵列最大功率点跟踪（MPPT）。仿真结果表明：改进模型可仿真任意光照强度、环境温度下，不同型号光伏电池及其串并联组合成光伏阵列的I-V特性，并能较好控制并实现MPPT，模型动态性能好，具有较强的实用性。

matlab仿真的光伏发电并网模型,matlab微电网仿真模型,matlab源码

基于模糊控制器