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粒子群优化BP神经网络光伏锂电池充电系统
粒子群优化BP神经网络光伏锂电池充电系统
作者:
张成军
苗凤娟
葛思绮
郭琴
陶佰睿
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
最大功率点跟踪
粒子群优化
BP神经网络
脉冲宽度调制
锂电池快速充电
摘要:
通过对太阳能光伏电池最大功率点的跟踪和锂电池的充电控制两部分实现了对锂电池的快速充电.首先利用SIMULINK的s-function的自定义模块和粒子群优化BP神经网络算法实现了对在辐射度、电池板温度、环境温度和风速共4种工作环境下的光伏电池进行最大功率点跟踪和建模,然后通过单片机编程对开关管进行PWM控制,完成充电电路的智能控制.之后,结合MATLAB和SIMULINK完成粒子群优化BP神经网络并在PROTEUS平台上完成充电电路的仿真,最后程序下载到硬件中并通过调试完成对锂电池充电过程的检测.结果表明,粒子群优化后的BP神经网络光伏锂电池充电控制系统具有较高的充电速度和充电效率.
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荷电状态
神经网络
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基于粒子群与神经网络的光伏逆变器设计
粒子群优化
神经网络
光伏逆变器
算法
逆模型
谐波含量
基于粒子群优化BP神经网络的脉象识别方法
脉象识别
粒子群算法
输出误差
误差反向传播算法
神经网络
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内容分析
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内容分析
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文献信息
篇名
粒子群优化BP神经网络光伏锂电池充电系统
来源期刊
电源技术
学科
工学
关键词
最大功率点跟踪
粒子群优化
BP神经网络
脉冲宽度调制
锂电池快速充电
年,卷(期)
2016,(12)
所属期刊栏目
研究与设计
研究方向
页码范围
2411-2414
页数
4页
分类号
TM615
字数
1511字
语种
中文
DOI
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
苗凤娟
齐齐哈尔大学通信与电子工程学院
96
292
8.0
13.0
2
郭琴
齐齐哈尔大学通信与电子工程学院
9
16
3.0
3.0
3
陶佰睿
齐齐哈尔大学通信与电子工程学院
107
362
10.0
14.0
7
张成军
齐齐哈尔大学计算中心
11
39
3.0
6.0
8
葛思绮
齐齐哈尔大学通信与电子工程学院
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2016(0)
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二级引证文献(0)
2019(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
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节点文献
最大功率点跟踪
粒子群优化
BP神经网络
脉冲宽度调制
锂电池快速充电
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电源技术
主办单位:
中国电子科技集团第十八研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-087X
CN:
12-1126/TM
开本:
大16开
出版地:
天津296信箱44分箱
邮发代号:
6-28
创刊时间:
1977
语种:
chi
出版文献量(篇)
9323
总下载数(次)
56
总被引数(次)
55810
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
期刊文献
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