【摘 要】
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摘要：针对光伏组件输出特性的非线性以及受外部环境的影响，提出了一种遗传神经网络跟踪光伏阵列最大功率点方法。利用太阳能电池的物理特性和输出特性，建立了串联光伏组件的数学
【基金项目】
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广东省科技计划项目(2011B040300024);汕头市科技计划项目(2010-165);汕头大学科研启动基金(14009400122)
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摘要：针对光伏组件输出特性的非线性以及受外部环境的影响，提出了一种遗传神经网络跟踪光伏阵列最大功率点方法。利用太阳能电池的物理特性和输出特性，建立了串联光伏组件的数学模型，给出了组件的电流电压和功率电压特性方程；同时利用MATLAB软件进行仿真、训练及测试，利用遗传神经网络算法成功地对系统最大功率进行跟踪。仿真结果表明，光照强度、温度及遮挡率直接影响着系统最大功率的追踪，与传统的BP算法相比，该算法跟踪的时间更短，精确度更高。
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