基于GA-RBF神经网络的光伏电池MPPT研究

【摘要】：讨论了光伏电池非线性输出特性,在此基础上,结合径向基函数神经网络的特点,提出了基于遗传算法优化的径向基函数神经网络方法,并将该方法用到了电池的最大功率点跟踪预测中。仿真及实验结果表明,与传统的径向基函数神经网络相比,该方法克服了网络参数选择的随机性,具有更高的精度和适应能力。 【作者单位】： 青岛大学自动化工程学院;
【关键词】： 光伏电池 最大功率点跟踪 遗传算法 RBF神经网络
【分类号】：TM914.4
【正文快照】： 随着众多不可再生能源的消耗殆尽,太阳能凭借其它能源不可比拟的优势,成为新兴能源中的宠儿,使得光伏发电技术迅猛发展。但目前光伏电池的转换效率偏低制约着光伏发电技术的大规模推广应用。如何有效提高光伏电池输出效率成为亟待解决的问题。对此,研究人员提出了最大功率点

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