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光伏发电最大功率点跟踪控制技术.[M].尼古拉·费米亚.机械工业出版社.2016,
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基于RBF神经网络的光伏系统MPPT研究
被引：62
作者：
王志豪
李自成
王后能
刘庆
机构：
[1] 武汉工程大学电气信息学院
来源：
关键词：
光伏发电;
最大功率点跟踪;
RBF神经网络;
Boost电路;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM615 [太阳能发电];
学科分类号：
080811 [新能源发电与电能存储];
摘要：
针对光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)技术的研究和现状,提出了一种基于径向基(RadicalBasisFunction,RBF)神经网络的MPPT算法。建立太阳能电池板的数学模型,分析光伏发电的主要影响因素。选取电池板的电压、电流为RBF神经网络的输入层,输出层直接调整Boost电路的占空比,达到最大功率点跟踪的目的。与传统的扰动观察法(P&O)相比,所提出的方法无需设定步长,通过RBF神经网络,直接调节Boost电路的占空比进行最大功率点跟踪。仿真和实验结果表明,所提出的MPPT算法与传统的P&O算法相比有更好的快速性和光伏利用效率。
引用
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页码：85 / 91
页数：7
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