基于RBF神经网络的光伏电池故障诊断

【摘要】：光伏电池是光伏发电的核心部件之一,运用RBF神经网络进行光伏电池故障诊断,可提高光伏电池故障诊断效率。通过设计3层径向基网络,对设计的方案进行仿真,并与采用BP神经网络的方法进行对比。分析结果表明,利用RBF神经网络可以有效实现对光伏电池故障的智能诊断,较BP神经网络方法简单可靠,故障诊断效率和准确率明显提高。 【作者单位】： 武汉大学动力与机械学院;
【关键词】： 光伏电池 RBF神经网络 故障诊断 仿真
【分类号】：TM914.4;TP183
【正文快照】： 光伏发电的核心部件是太阳能电池板和逆变器,太阳能电池板将光能变成直流电能,逆变器则将直流电能转换成交流电能[1]。目前对太阳能电池板的研究主要集中在两个方面:一是提高光电转换效率,二是故障诊断,其中故障诊断主要分为离线诊断和在线诊断[2]。王元章[3]运用BP神经网络对

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