现代农业科技
現代農業科技
현대농업과기
XIANDAIHUA NONGYE
2010年
7期
23-25
,共3页
王桂英%史金玲%纪飞%王欢
王桂英%史金玲%紀飛%王歡
왕계영%사금령%기비%왕환
光伏电池%光伏并网发电%HPSO-RBF神经网络%最大功率点跟踪
光伏電池%光伏併網髮電%HPSO-RBF神經網絡%最大功率點跟蹤
광복전지%광복병망발전%HPSO-RBF신경망락%최대공솔점근종
为更有效地控制太阳能光伏阵列、提高发电系统的可靠性和太阳能利用率,提出利用粒子群算法(PSO)优化RBF神经网络的新算法--HPSO-RBF神经网络来跟踪最大功率点的位置.将HPSO-RBF算法用于MPPT跟踪,通过数值仿真试验,与工程常用的PSO算法对比.验证了HPSO-RBF的预测精度明显优于PSO算法.
為更有效地控製太暘能光伏陣列、提高髮電繫統的可靠性和太暘能利用率,提齣利用粒子群算法(PSO)優化RBF神經網絡的新算法--HPSO-RBF神經網絡來跟蹤最大功率點的位置.將HPSO-RBF算法用于MPPT跟蹤,通過數值倣真試驗,與工程常用的PSO算法對比.驗證瞭HPSO-RBF的預測精度明顯優于PSO算法.
위경유효지공제태양능광복진렬、제고발전계통적가고성화태양능이용솔,제출이용입자군산법(PSO)우화RBF신경망락적신산법--HPSO-RBF신경망락래근종최대공솔점적위치.장HPSO-RBF산법용우MPPT근종,통과수치방진시험,여공정상용적PSO산법대비.험증료HPSO-RBF적예측정도명현우우PSO산법.
