【摘 要】
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针对光照强度急速变化和局部阴影时，光伏发电系统最大功率点追踪响应速度慢、多峰值等问题。提出一种基于RBF神经网络与自适应PID控制相结合的控制方法。首先，采用RBF神经网络对环境的实时变化直接跟踪光伏最大功率点。然后，利用自适应PID的辅助修正，抑制光伏电池输出功率的波动。神经网络能提升在复杂环境下的跟踪速度，自适应PID能增强对神经网络误差的消除能力，提升跟踪精度。仿真结果表明，APID-RBF
【基金项目】
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国家水运安全工程技术研究中心开放基金资助项目（B2022002）； 宜昌市自然科学基金资助项目（A22-3-008）；
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针对光照强度急速变化和局部阴影时，光伏发电系统最大功率点追踪响应速度慢、多峰值等问题。提出一种基于RBF神经网络与自适应PID控制相结合的控制方法。首先，采用RBF神经网络对环境的实时变化直接跟踪光伏最大功率点。然后，利用自适应PID的辅助修正，抑制光伏电池输出功率的波动。神经网络能提升在复杂环境下的跟踪速度，自适应PID能增强对神经网络误差的消除能力，提升跟踪精度。仿真结果表明，APID-RBF双控策略具有稳态性能高和控制精度高等优点，能有效提高光伏发电效率和稳定性。
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