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基于遗传优化BP神经网络算法的光伏系统最大功率点跟踪研究
被引量:
27
1
作者
林虹江
周步祥
+2 位作者
冉伊
詹长杰
杨昶宇
《电测与仪表》
北大核心
2015年第5期35-40,共6页
针对恒压控制法中采用BP神经网络预测最大功率点处电压存在较大误差的情况,提出了用遗传算法来优化BP神经网络,然后用优化后的算法来预测光伏系统最大功率点之处的电压,并以此值代替基于恒电压的光伏发电系统MPPT控制算法中的恒电压参数...
针对恒压控制法中采用BP神经网络预测最大功率点处电压存在较大误差的情况,提出了用遗传算法来优化BP神经网络,然后用优化后的算法来预测光伏系统最大功率点之处的电压,并以此值代替基于恒电压的光伏发电系统MPPT控制算法中的恒电压参数;同时结合恒电压控制法建立了基于GA-BP神经网络学习算法的改进恒压型光伏系统MPPT控制的仿真模型。最后算例仿真结果证明所提的基于GA-BPNN的光伏系统MPPT控制算法能够快速准确地进行光伏最大功率点跟踪,并且相比于BP神经网络算法、干扰观察法及FUZZY控制算法其稳定性更好、精度更高。
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关键词
恒压控制法
最大功率点跟踪
遗传算
法
BP神经网络
干扰观察
法
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职称材料
题名
基于遗传优化BP神经网络算法的光伏系统最大功率点跟踪研究
被引量:
27
1
作者
林虹江
周步祥
冉伊
詹长杰
杨昶宇
机构
四川大学电气信息学院
出处
《电测与仪表》
北大核心
2015年第5期35-40,共6页
文摘
针对恒压控制法中采用BP神经网络预测最大功率点处电压存在较大误差的情况,提出了用遗传算法来优化BP神经网络,然后用优化后的算法来预测光伏系统最大功率点之处的电压,并以此值代替基于恒电压的光伏发电系统MPPT控制算法中的恒电压参数;同时结合恒电压控制法建立了基于GA-BP神经网络学习算法的改进恒压型光伏系统MPPT控制的仿真模型。最后算例仿真结果证明所提的基于GA-BPNN的光伏系统MPPT控制算法能够快速准确地进行光伏最大功率点跟踪,并且相比于BP神经网络算法、干扰观察法及FUZZY控制算法其稳定性更好、精度更高。
关键词
恒压控制法
最大功率点跟踪
遗传算
法
BP神经网络
干扰观察
法
Keywords
constant pressure control
maximum power point tracking
genetic algorithm
BP neural network
pertur-bation and observation method
分类号
TM93 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传优化BP神经网络算法的光伏系统最大功率点跟踪研究
林虹江
周步祥
冉伊
詹长杰
杨昶宇
《电测与仪表》
北大核心
2015
27
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参考文献
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