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光伏发电最大功率点跟踪的智能集成控制 2018年2月28日 【正式出版版本】 【曾经优先出版版本】
光伏发电最大功率点跟踪的智能集成控制
INTELLIGENT INTEGRATED CONTROL FOR MAXIMUM POWER POINT TRACKING OF PV GENERATION SYSTEM 2018年2月28日 【正式出版版本】 【曾经优先出版版本】
INTELLIGENT INTEGRATED CONTROL FOR MAXIMUM POWER POINT TRACKING OF PV GENERATION SYSTEM
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摘要： - 针对光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)中,采用常规模糊控制存在量化因子、比例因子整定困难,自适应性差等问题,提出一种智能集成的控制方法.该方法采用改进遗传算法(IGA)来获取量化因子、比例因子的初始值.为克服这些初始值固定而导致常规模糊控制器自适应差的缺陷,采用二级模糊推理方式对这些初始值进行在线调节.同时,利用神经网络记忆二级模糊推理规则,实现对常规模糊控制器量化因子、比例因子的快速调节.与电导法和常规模糊控制法相比较,该方法跟踪的最大功率值最大、响应快且稳态性能好.通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性.
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Abstract： - Aiming at the problems in maximum power point tracking(MPPT)of PV generation system,the traditional fuzzy control has the problems of quantification factor,scaling factor setting difficulty and poor adaptability,an intelligent integrated control method was proposed. The method uses improved genetic algorithm(IGA)to obtain the initial value of the quantification factor and scaling factor. In order to overcome the poor adaptability shortcomings of conventional fuzzy controller caused by fixing the initial value,the second-level fuzzy inference method was used to adjust these initial values online. At the same time,the neural network was used to memorize the second-level fuzzy reasoning rules to realize the rapid adjustment of the quantization factor and scaling factor of the conventional fuzzy controller.Compared with the conductance method and the conventional fuzzy control method,the maximum power value tracked by this method is the largest,the response is fast and the steady-state performance is good. The simulation experiments verify the effectiveness and superiority of this method.
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徐凯
[1]
王湘萍
[2]
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| Author： | Xu Kai[1] Wang Xiangping[2] |
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太阳能学报 ISTIC EI SCI PKU CSSCI |
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Acta Energiae Solaris Sinica ISTIC EI SCI PKU CSSCI |
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2018, 39(2) |
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TM615 |
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MPPT
模糊控制
改进遗传算法
参数自调整
神经网络
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maximum power point tracking(MPPT) fuzzy control improved genetic algorithm parameters self-adjustment neural network |
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2018年3月21日 |
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重庆市研究生教育教学改革重大项目，仁赤高速公路交通安全保障关键问题研究与示范应用 |
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