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基于BP神经网络与改进粒子群的光伏MPPT算法
文献摘要：
针对光伏阵列在环境突变情况下尤其是局部阴影下的多峰值现象,提出一种基于反向传播(BP)神经网络与改进粒子群的最大功率点跟踪(MPPT)算法.该算法利用BP神经网络近似定位最大功率点,并利用对粒子群算法中的惯性权重值进行非线性动态优化后的改进粒子群精确定位最大功率点.仿真结果表明,复合算法可以更好地跟踪最大功率点,有效避免前期易陷入局部极值的问题,提高了精度,减小了功率振荡.
文献关键词：
光伏系统;最大功率跟踪;改进粒子群;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
李季;阎鑫;孙文涛;徐晓宁;邵磊
作者机构：
天津理工大学电气电子工程学院天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室,天津300384
文献出处：
引用格式：
[1]李季;阎鑫;孙文涛;徐晓宁;邵磊-.基于BP神经网络与改进粒子群的光伏MPPT算法)[J].电源技术,2022(02):186-189
A类：
B类：
改进粒子群,MPPT,光伏阵列,环境突变,局部阴影,多峰值,反向传播,最大功率点跟踪,法利,粒子群算法,惯性权重,权重值,非线性动态,动态优化,精确定位,复合算法,局部极值,功率振荡,光伏系统,最大功率跟踪
AB值：
0.303006
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