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准最小二乘的神经网络在光伏MPPT中的应用
准最小二乘的神经网络在光伏MPPT中的应用
作者:
张正江
张海洲
胡桂廷
郑崇伟
闫正兵
陈倩
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
光伏发电系统
最大功率点跟踪
测量误差
准最小二乘
神经网络
摘要:
传统的神经网络以最小二乘(LS)为学习函数,对训练数据的准确性有较高要求.考虑存在测量误差的训练数据对传统神经网络的影响,提出了一种基于准最小二乘的神经网络(QLS-NN)并应用于光伏发电系统的最大功率点跟踪(MPPT)上.根据光伏电池的内部结构和伏安特性建立其数学模型.根据模型所反映的规律,将温度和照度作为输入变量,最大功率与对应的电压作为输出变量,构建了用于MPPT的QLS-NN.神经网络训练后对最大功率点进行预测与跟踪.仿真结果表明QLS-NN具有较高的鲁棒性,可显著提高了光伏发电系统MPPT的精度.
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光伏
MPPT
模糊
神经网络
基于神经网络的光伏系统MPPT控制算法设计
人工神经网络
扰动与观测算法
光伏电池模型
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文献信息
篇名
准最小二乘的神经网络在光伏MPPT中的应用
来源期刊
控制工程
学科
工学
关键词
光伏发电系统
最大功率点跟踪
测量误差
准最小二乘
神经网络
年,卷(期)
2018,(12)
所属期刊栏目
人工智能驱动的自动化
研究方向
页码范围
2257-2262
页数
6页
分类号
TP29
字数
4825字
语种
中文
DOI
10.14107/j.cnki.kzgc.160863
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
张正江
温州大学电气数字化设计技术国家地方联合工程实验室
22
51
4.0
6.0
2
陈倩
温州大学电气数字化设计技术国家地方联合工程实验室
4
3
1.0
1.0
3
闫正兵
温州大学电气数字化设计技术国家地方联合工程实验室
10
7
2.0
2.0
4
胡桂廷
温州大学电气数字化设计技术国家地方联合工程实验室
5
8
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张海洲
温州大学电气数字化设计技术国家地方联合工程实验室
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研究主题发展历程
节点文献
光伏发电系统
最大功率点跟踪
测量误差
准最小二乘
神经网络
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
控制工程
主办单位:
东北大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-7848
CN:
21-1476/TP
开本:
大16开
出版地:
沈阳东北大学310信箱
邮发代号:
8-216
创刊时间:
1994
语种:
chi
出版文献量(篇)
5468
总下载数(次)
9
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