基于RBF神经网络的光伏系统MPPT研究

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(Radical Basis Function,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....

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Bibliographic Details

Published in:	电力系统保护与控制 Vol. 48; no. 6; pp. 85 - 91
Main Authors:	王志豪, 李自成, 王后能, 刘庆
Format:	Journal Article
Language:	Chinese
Published:	武汉工程大学电气信息学院,湖北武汉,430205 16-03-2020
Subjects:	RBF神经网络 Boost电路 光伏发电 最大功率点跟踪
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