基于自适应神经网络控制的光伏MPPT算法改进 |
| |
引用本文: | 张晓强,刘宜罡,邹应全,等.基于自适应神经网络控制的光伏MPPT算法改进[J].太阳能学报,2019,40(11):3095-3102. |
| |
作者姓名: | 张晓强 刘宜罡 邹应全 等 |
| |
摘 要: | 基于自适应神经网络控制(DANC)算法提出一种改进的最大功率追踪(MPPT)算法。针对DANC在权值更新的过程中采用的梯度下降算法因初始权值而导致局部收敛的问题,该文根据光伏(PV)阵列部分遮挡情况下的功率-电压(P-V)特征曲线,提出一种反馈负载电压遍历和DANC相结合的算法。首先通过反馈负载电压遍历方法快速达到参考电压附近,然后利用DANC在线学习算法稳定到峰值,通过比较峰值大小,最终找到全局最优解。通过Matlab仿真和硬件实验验证改进算法的可行性。
|
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
| 点击此处可从《太阳能学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《太阳能学报》下载全文 |
|