【摘 要】
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针对风能最大功率点跟踪(MPPT)的问题,提出了一种基于风速预测的改进粒子群优化(IPSO)算法的MPPT控制策略。该策略包含两部分:基于门控循环单元(GRU)神经网络的风速预测和IPS
【基金项目】
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上海市自然科学基金资助项目(18ZR141670)。
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针对风能最大功率点跟踪(MPPT)的问题,提出了一种基于风速预测的改进粒子群优化(IPSO)算法的MPPT控制策略。该策略包含两部分:基于门控循环单元(GRU)神经网络的风速预测和IPSO算法的MPPT控制。首先,建立GRU风速预测模型,并通过随机森林(RF)算法进行特征提取,作为模型的输入,实现风速预测;然后,以预测的风速作为基础,从粒子群优化(PSO)算法的粒子分布、种群规模、惯性权重等多个方面进行优化,实现风能MPPT;最后,使用MATLAB/SIMULINK软件对所提策略进行仿真。仿真结果表明:基
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