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摘要:
针对神经网络算法在太阳能电池最大功率点跟踪中收敛速度慢,结果容易陷入局部极小等缺点,提出了一种基于遗传算法优化神经网络来实现最大功率点跟踪的控制方法.该算法利用遗传算法具有全局搜索问题解的特性,通过选择、交叉、变异等遗传操作,实现了神经网络权值优化,克服了神经网络初始权值对控制效果的不利影响.实验结果表明:该算法提高了神经网络在最大功率跟踪中的收敛性与非线性逼近能力,在日照强度、环境温度变化时仍能快速、准确地跟踪到太阳能电池的最大功率点,具有较好的稳定性.
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文献信息
篇名 光伏并网发电系统最大功率点跟踪算法研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 光伏并网 最大功率点跟踪 神经网络 遗传算法
年,卷(期) 2010,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 197-200
页数 分类号 TP183
字数 2808字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.09.048
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 段中兴 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 58 206 7.0 10.0
2 申楠 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 1 4 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
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最大功率点跟踪
神经网络
遗传算法
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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