基于自適應(yīng)權(quán)重粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏陣列故障診斷與定位

【摘要】：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法易陷入局部極小點,而自適應(yīng)權(quán)重粒子群算法全局搜索能力強,將兩者結(jié)合起來,提出了一種基于自適應(yīng)權(quán)重粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏陣列故障診斷方法,仿真驗證該算法可避免網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小點,提高網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度。提取光照強度S、組件溫度T、光伏陣列開路電壓U_(oc)、最大功率P_m和電壓表U_2、U_1與電流表I_2、I_1作為光伏陣列的特征量,經(jīng)仿真測試比較,表明了所選特征量合理,降低了診斷復(fù)雜度,提高了預(yù)測精度。 【作者單位】： 河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 光伏陣列 故障診斷 故障定位 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)權(quán)重粒子群優(yōu)化算法 故障特征
【分類號】：TM615;TP183
【正文快照】： 0引言 光伏發(fā)電系統(tǒng)運行過程中,光伏陣列可能會出現(xiàn)影響系統(tǒng)穩(wěn)定的故障,有效地檢測出光伏陣列的故障并確定故障位置可以提高光伏發(fā)電系統(tǒng)的運行效率,保障運行安全及降低發(fā)電成本I"。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的分類預(yù)測功能,用于故障診斷領(lǐng)域時,合適的故障參數(shù)有助于減少診斷復(fù)雜

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