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基于改进PSO-RBF滑模控制的光伏系统控制方法
基于改进PSO-RBF滑模控制的光伏系统控制方法
作者:
王新军
郝海燕
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
粒子群算法
径向基函数神经网络
滑模控制
摘要:
针对光伏系统常见最大功率点跟踪控制方法跟踪速度慢、跟踪精度低的问题,提出了一种基于改进粒子群优化径向基函数神经网络滑模控制的跟踪方法.通过借鉴粒子群优化过程中的多样性、非线性和自适应性,重新设计速度更新权值,进一步优化网络参数,旨在增强径向基函数对滑模控制非线性函数的逼近能力,再将优化的神经网络逼近滑模控制器的不确定状态,同时消除时变和非线性的不确定性对控制系统的影响,实现光伏系统的最大功率点跟踪.通过仿真验证了所提方法的有效性.
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二重积分滑模控制
基于PSO-RBF的边坡安全系数预测
粒子群算法
RBF神经网络
边坡安全系数
预测
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文献信息
篇名
基于改进PSO-RBF滑模控制的光伏系统控制方法
来源期刊
电源技术
学科
工学
关键词
最大功率点跟踪
粒子群算法
径向基函数神经网络
滑模控制
年,卷(期)
2020,(8)
所属期刊栏目
研究与设计
研究方向
页码范围
1148-1151,1172
页数
5页
分类号
TM615
字数
4011字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1002-087X.2020.08.019
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
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郝海燕
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研究主题发展历程
节点文献
最大功率点跟踪
粒子群算法
径向基函数神经网络
滑模控制
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
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