【摘 要】
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为了提高光伏电池最大功率点跟踪(MPPT)控制的性能,提出了一种改进的MPPT控制算法。该算法由灰狼优化(GWO)的ELMAN神经网络及恒定电压法组成,继承了恒定电压法控制速度快、控
【机 构】
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上海电机学院电气学院; 国网江苏省电力有限公司扬中市供电分公司; 上海飞机制造有限公司科技管理部;
【基金项目】
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上海市科学技术委员会科研资助项目(17DZ1201200)
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为了提高光伏电池最大功率点跟踪(MPPT)控制的性能,提出了一种改进的MPPT控制算法。该算法由灰狼优化(GWO)的ELMAN神经网络及恒定电压法组成,继承了恒定电压法控制速度快、控制准确度高及计算量小等优点,并利用优化后的ELMAN神经网络训练出的最大功率点电压模型计算得出的电压替代恒定电压法中固定的最大功率点电压。将改进MPPT控制算法与传统算法进行对比,仿真结果表明:改进算法能够快速、精准地进行MPPT,且与传统恒定电压法相比具有更强的自适应能力。
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