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目录
1 概述
2 运行结果
3 Matlab代码
4 参考文献
5 写在最后
1 概述
太阳能发电系统输出功率的预测，尤其是短期预测，受到各种外源因素的影响，预测结果并不理想。由于现有预测方法对外部条件的依赖性，如太阳辐射强度和环境温度等，致使存在多种变量，影响预测的效率。
关键设备的可靠性是太阳能发电技术先进性、安全性、高效性实施的基础，设备可靠性需要从设备硬件、工况、动设备润滑、传热设施介质选择几方面综合保障。
现有的太阳能取之不尽、用之不竭，是人类已知最清洁的能源，光伏发电受到各界的广泛关注。然而太阳能电池的发电效率受到光照强度以及温度的影响，在特定工况下只有将工作电压维持到一定值时才能使太阳能电池保持最大功率状态。首先介绍了光伏发电的原理，其次分析了各项因素对太阳能发电效率的影响，接下来利用扰动观测法实现了对太阳能电池最大功率点跟踪。仿真验证了该方法的有效性.
2 运行结果
3 Matlab代码
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4 参考文献
[1]华龙,齐冲,刘雪娇.基于RBF神经网络的太阳能发电量预测[J].科技和产业,2022,22(07):375-380.
[2]王桥莉,张文浪.太阳能发电系统MPPT控制策略[J].科技与创新,2022(09):70-72+77.DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2022.09.023.
5 写在最后
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