【摘 要】
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针对传统最大功率点跟踪方法存在功率振荡和跟踪速度慢的问题,文章提出一种考虑影响光伏输出特性因素变量的组合预测方法。该方法使用遗传算法优化逆向传播神经网络、最小二
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针对传统最大功率点跟踪方法存在功率振荡和跟踪速度慢的问题,文章提出一种考虑影响光伏输出特性因素变量的组合预测方法。该方法使用遗传算法优化逆向传播神经网络、最小二乘支持向量机和极限学习机分别预测最大功率点对应的电压,然后再通过方差-协方差权值动态分配法来组合预测。通过仿真实验分析,验证了该组合预测方法能够利用各算法自身的优势,并有效地避免其不足,从根本上提高了预测模型的性能。通过与传统的扰动观测法对比,确认采用该方法不仅能保证光伏阵列能够稳定运行在最大功率点,而且有效地缩短了跟踪最大功率点的时间,提高了光伏
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