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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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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 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郝海燕 19 14 2.0 2.0
2 王新军 5 5 1.0 2.0
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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
月刊
1002-087X
12-1126/TM
大16开
天津296信箱44分箱
6-28
1977
chi
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