基于RBF神经网络的风光互补路灯系统MPPT研究

• 作者: 李自成 王志豪
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 风光互补 路灯系统 最大功率点跟踪 径向基函数神经网络 Boost电路
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 控制系统与智能制造
• 页码范围: 10-13,17
• 页数: 5页
• 分类号: TM743|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2020.01.003

摘要

为了提高风光互补路灯的稳定性和使用寿命,根据风光互补路灯系统非线性、多物理量等特性,分别对风力发电和光伏发电采取最大功率点跟踪(MPPT)控制.该方法基于径向基函数(RBF)神经网络,分别以风力发电整流器输出的电压、电流和太阳能电池板输出的电压、电流作为RBF神经网络的输入,通过RBF神经网络直接改变Boost电路的占空比,使风光互补系统工作在最大功率点.仿真和试验结果表明,所提出的MPPT算法与扰动观察法算法相比,有更好的快速性和能量利用效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李自成	武汉工程大学电气信息学院	31	277	8.0	16.0
2	王志豪	武汉工程大学电气信息学院	2	1	1.0	1.0