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神经网络反推控制在光伏系统最大功率点跟踪中的应用

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
MAXIMUM POWER POINT TRACKING OF PV SYSTEM BASED ON NEURAL NETWORK BACK STEPPING 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 Mechanical 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 Mechanical 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;神经网络反推控制;鲁棒性
关键词(英文):
Maximum power point tracking;Neural network back stepping control;Robust;Solar cell
期刊:
太阳能学报
ISSN:
0254-0096
年:
2016
卷:
37
期:
12
页码:
3030-3036
基金类别:
基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(61321003) 国家自然科学基金(61290325)
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
机械与电气工程学院
摘要:
计对太阳电池输出最大功率受到光照强度和温度等因素影响的问题,提出一种基于神经网络反推控制技术的最大功率点跟踪方法。首先利用神经网络求取最优直流母线参考电压,设计反推控制实现光伏发电系统最大功率点跟踪和单位功率因数并网。然后,利用神经网络对光伏发电系统的不确定性部分进行补偿,消除非线性模型的不确定性部分的影响。最后,利用Liyapulov稳定性理论证明了神经网络反推控制器的稳定性。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单位功率因数并网,具有良好的抗干扰能力。
摘要(英文):
Aiming at the problem that the maximum power point of solar cells was affected by varying radiation and environment temperature, a maximum power point tracking method based on neural network back stepping control technology was proposed. At first, a neural network was used to obtain the optimal DC bus reference voltage, an adaptive back stepping control was designed to track the maximum power point of PV power system and fulfill the demand of the unity power factor control. Then the neural network was used to compensate uncertain part of PV pow...

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