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讨论了光伏电池非线性输出特性,在此基础上,结合径向基函数神经网络的特点,提出了基于遗传算法优化的径向基函数神经网络方法,并将该方法用到了电池的最大功率点跟踪预测中。仿真及实验结果表明,与传统的径向基函数神经网络相比,该方法克服了网络参数选择的随机性,具有更高的精度和适应能力。
基于GA-RBF神经网络的光伏电池MPPT研究
【摘 要】
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讨论了光伏电池非线性输出特性,在此基础上,结合径向基函数神经网络的特点,提出了基于遗传算法优化的径向基函数神经网络方法,并将该方法用到了电池的最大功率点跟踪预测中。
【机 构】
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青岛大学自动化工程学院
【出 处】
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青岛大学学报：工程技术版
【发表日期】
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2009年2期
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