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基于改進(jìn)PSO-RBF滑?刂频墓夥到y(tǒng)控制方法

發(fā)布時(shí)間:2023-04-05 18:48
  針對(duì)光伏系統(tǒng)常見(jiàn)最大功率點(diǎn)跟蹤控制方法跟蹤速度慢、跟蹤精度低的問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制的跟蹤方法。通過(guò)借鑒粒子群優(yōu)化過(guò)程中的多樣性、非線性和自適應(yīng)性,重新設(shè)計(jì)速度更新權(quán)值,進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù),旨在增強(qiáng)徑向基函數(shù)對(duì)滑?刂品蔷性函數(shù)的逼近能力,再將優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近滑?刂破鞯牟淮_定狀態(tài),同時(shí)消除時(shí)變和非線性的不確定性對(duì)控制系統(tǒng)的影響,實(shí)現(xiàn)光伏系統(tǒng)的最大功率點(diǎn)跟蹤。通過(guò)仿真驗(yàn)證了所提方法的有效性。

【文章頁(yè)數(shù)】:5 頁(yè)

【文章目錄】:
1 光伏系統(tǒng)建模
2 改進(jìn)PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMC的光伏MPPT
    2.1 改進(jìn)的多樣性非線性自適應(yīng)PSO
    2.2 基于改進(jìn)PSO的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.3 改進(jìn)PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMC
3 仿真結(jié)果及分析
4 結(jié)論



本文編號(hào):3783935

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