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基于神经网络滑模控制光伏系统最大功率点跟踪

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
MAXIMUM POWER POINT TRACKING OF PHOTOVOLTAIC SYSTEM BASED ON NEURAL NETWORK SLIDING MODEL CONTROL
作者:
阳同光;桂卫华
通讯作者:
Yang, Tongguang(Yangtongguang1@163.com)
作者机构:
[阳同光] College of Information Science and Engineering, Hunan City University, Yiyang, 413000, China
[阳同光; 桂卫华] College of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, 410083, China
通讯机构:
College of Information Science and Engineering, Hunan City University, Yiyang, China
语种:
中文
关键词:
太阳电池;最大功率点跟踪;神经网络滑模控制;鲁棒性
关键词(英文):
Maximum power point tracking;Neural network sliding model control;Robust;Solar cell
期刊:
太阳能学报
ISSN:
0254-0096
年:
2016
卷:
37
期:
9
页码:
2386-2392
基金类别:
国家自然科学基金重点资助项目(61321003) 国家自然科学基金(51237003)
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
信息与电子工程学院
摘要:
在光照强度和环境温度变化的情况下,难以有效跟踪太阳电池的最大功率点。针对这个问题提出一种基于神经网络滑模控制技术的最大功率点跟踪方法。首先建立以太阳电池输出功率为状态量的数学模型,并选择实际输出功率、理想光照和温度下输出功率的差值构造滑模面。然后为消除时变和非线性不确定对控制系统的影响,利用RBF神经网络逼近滑模控制器的不确定部分,并通过Liyapulov稳定性理论求取RBF神经网络权值的自适应律。仿真和实验结果表明:该方法能同时实现光伏发电系统的最大功率点跟踪和变流器控制,具有良好的鲁棒性。
摘要(英文):
Due to the varying environmental condition such as temperature and solar irradiation, it is difficult to track the maximum power point of photovoltaic cells effectively. Aiming at this problem, a method based neural network sliding mode control technology is implied to track the maximum power point. At first, a mathematical model with output power as the state variable of the photovoltaic cells is established, and the error between actual output power with the output power under ideal solar irradiation and temperature is selected as the sliding mode surface. Then, to eliminate the timevarying ...

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