| 基于SSA-ELM神经网络控制器的光伏MPPT方法 |
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| 引用本文： | 李文娟,徐伟健,肖瀚,梁树威.基于SSA-ELM神经网络控制器的光伏MPPT方法[J].实验技术与管理,2024(1):158-164. |
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| 作者姓名： | 李文娟 徐伟健 肖瀚 梁树威 |
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| 作者单位： | 哈尔滨理工大学电气与电子工程学院 |
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| 基金项目： | 黑龙江省高等教育教学改革研究重点资助项目（SJGZ20190022）； |
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| 摘 要： | 光伏电池板所处环境的非线性变化使得光伏电池的功率保持在最大功率点（maximum power point,MPP）非常困难。传统的最大功率点跟踪（maximum power point tracking,MPPT）方法普遍存在技术缺陷，无法满足当前需求。针对光伏发电MPPT问题，该文提出了一种基于麻雀搜索算法优化的极限学习机（sparrow search algorithm-extreme learning machine,SSA-ELM）神经网络控制器的MPPT方法。与传统技术相比，该MPPT方法在稳定性、速度、超调和MPP的振荡等方面的效果均较好。使用MATLAB/Simulink平台进行仿真实验，验证了所提控制策略及理论分析的正确性。
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| 关 键 词： | 光伏电池 最大功率点跟踪 麻雀搜索算法 极限学习机 |
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