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基于神经网络的光伏发电最大功率点跟踪算法
被引量:
5
1
作者
苏海滨
卞晶晶
+1 位作者
刘强
卜自珍
《华北水利水电学院学报》
2010年第6期80-83,共4页
由于光伏阵列电压和电流的非线性,光伏发电输出能量存在最大功率点.为提高光伏发电系统的发电效率,提出了一种基于神经网络和Cuk变换器对光伏阵列最大功率点跟踪的算法.神经网络输入变量为温度和光照强度,学习算法采用梯度下降法,输出...
由于光伏阵列电压和电流的非线性,光伏发电输出能量存在最大功率点.为提高光伏发电系统的发电效率,提出了一种基于神经网络和Cuk变换器对光伏阵列最大功率点跟踪的算法.神经网络输入变量为温度和光照强度,学习算法采用梯度下降法,输出量为电压信号,用于调节Cuk变换器的开关占空比.仿真结果表明,该算法最大功率点跟踪控制精度较高,响应迅速,且系统适应性良好.
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关键词
光伏发电
最大功率点跟踪
神经网络
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职称材料
题名
基于神经网络的光伏发电最大功率点跟踪算法
被引量:
5
1
作者
苏海滨
卞晶晶
刘强
卜自珍
机构
华北
水利
水电学院
河南省朝阳建筑
设计
有限公司
北京市密云水利局勘察设计所
出处
《华北水利水电学院学报》
2010年第6期80-83,共4页
文摘
由于光伏阵列电压和电流的非线性,光伏发电输出能量存在最大功率点.为提高光伏发电系统的发电效率,提出了一种基于神经网络和Cuk变换器对光伏阵列最大功率点跟踪的算法.神经网络输入变量为温度和光照强度,学习算法采用梯度下降法,输出量为电压信号,用于调节Cuk变换器的开关占空比.仿真结果表明,该算法最大功率点跟踪控制精度较高,响应迅速,且系统适应性良好.
关键词
光伏发电
最大功率点跟踪
神经网络
Keywords
photovoltaic power generation
the maximum power point tracking
neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TK513.4 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的光伏发电最大功率点跟踪算法
苏海滨
卞晶晶
刘强
卜自珍
《华北水利水电学院学报》
2010
5
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职称材料
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