基于RBF-Elman神经模糊算法的矿用光伏电池MPPT策略

摘要：

将基于径向基的神经网络、埃尔曼神经网络与模糊控制相结合,建立了一种基于Matlab/Simulink平台的RBF-Elman神经模糊算法模型来跟踪矿用光伏电池的功率输出,并与单独模糊控制算法跟踪情况进行对比,发现本文的算法模型在跟踪矿用光伏电池的最大功率时,矿用光伏电池输出功率稳定性更高、波形扰动更小,可更加快速稳定地对矿用光伏电池最大功率点实现跟踪.

关键词：矿用光伏电池、RBF-Elman神经网络、模糊控制、最大功率点跟踪

所属期刊栏目：49

分类号：TM615(发电、发电厂)

资助基金：山西省科技成果转化引导专项项目202104021301007

在线出版日期：2023-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：49-54