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基于卡尔曼滤波和改进粒子群的MPPT算法
文献摘要：
针对常规的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)在应用中存在数据波动大、数据精确采集难度高和追踪速度慢等问题,课题组提出了基于卡尔曼滤波和改进粒子群优化算法的光伏最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制器技术,并结合卡尔曼滤波、恒定电压和冒泡排序等方法进行优化.实验结果表明课题组提出的算法可以快速、准确地跟踪到最大功率点,提高了MPPT的响应速度和精度,提高了光伏发电的利用效率.
文献关键词：
卡尔曼滤波;冒泡排序;恒定电压法;粒子群算法;最大功率点跟踪
中图分类号：
作者姓名：
潘海鹏;李明华;雷建峰;林建豪;江先志
作者机构：
浙江理工大学 机械与自动控制学院,浙江 杭州 310018;浙江腾腾电气有限公司,浙江 温州 325000
文献出处：
引用格式：
[1]潘海鹏;李明华;雷建峰;林建豪;江先志-.基于卡尔曼滤波和改进粒子群的MPPT算法)[J].轻工机械,2022(06):44-51
A类：
B类：
卡尔曼滤波,MPPT,粒子群算法,particle,swarm,optimization,algorithm,PSO,速度慢,改进粒子群优化算法,最大功率点跟踪,maximum,power,point,tracking,冒泡排序,响应速度,光伏发电,恒定电压法
AB值：
0.252925
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