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基于SA-BP神经网络算法的光伏阵列MPPT研究

     

摘要

针对光伏阵列最大功率点跟踪精度较低的问题,在综合考虑传统和智能算法的优缺点基础上,采用模拟退火(SA)优化BP神经网络的光伏最大功率点跟踪方法,利用模拟退火算法优化BP神经网络的初始权值和阈值后赋给BP神经网络并建立SA-BP神经网络模型预测跟踪误差.仿真结果表明,SA-BP神经网络最大跟踪点预测误差大大降低,在光照强度变化时能更加快速、准确地对光伏最大功率点进行跟踪.SA-BP神经网络算法在光伏最大功率点跟踪方面有应用价值和前景.

著录项

  • 来源
    《计算机仿真》 |2018年第10期|270-273,287|共5页
  • 作者

    吴玥; 行鸿彦;

  • 作者单位

    南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心;

    江苏南京210044;

    南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室;

    江苏南京210044;

    南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心;

    江苏南京210044;

    南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室;

    江苏南京210044;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 模拟与仿真;
  • 关键词

    光伏电池; 最大功率点跟踪; 模拟退火算法;

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