针对光伏阵列最大功率点跟踪精度较低的问题,在综合考虑传统和智能算法的优缺点基础上,采用模拟退火(SA)优化BP神经网络的光伏最大功率点跟踪方法,利用模拟退火算法优化BP神经网络的初始权值和阈值后赋给BP神经网络并建立SA-BP神经网络模型预测跟踪误差。仿真结果表明,SA-BP神经网络最大跟踪点预测误差大大降低,在光照强度变化时能更加快速、准确地对光伏最大功率点进行跟踪。SA-BP神经网络算法在光伏最大功率点跟踪方面有应用价值和前景。
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