В этой книге представлена нейронная сеть с глубокой радиальной базисной функцией, основанная на обучении MPPT для фотоэлектрического модуля с целью получения максимальной мощности. Более того, D-RBFN обучается с помощью предложенного алгоритма BOosted salp swarm optimization (BOSS) для снижения скорости отслеживания и повышения эффективности. Алгоритм оптимизации BOSS устраняет проблему локального оптимума в традиционном алгоритме оптимизации роя путем изменения значения управляющего параметра, который не только основан на максимальном количестве поколений, но и зависит от характеристик задачи. Работа предложенного контроллера BOSS-D-RBFN анализируется в условиях динамического изменения освещенности и двух различных случаев частичного затенения. Кроме того, сравниваются характеристики метода BOSS-D-RBFN с современными методами, включая MPPT на основе нейронной сети, MPPT на основе нечеткой логики, MPPT на основе P&O, инкрементной проводимости и MPPT на основе эволюционного алгоритма, с точки зрения процента колебаний, времени установления и отслеживания, максимальной полученной мощности и эффективности.