粒子群优化RBF神经网络光伏电池建模研究

【摘要】：本文研究神经网络在光伏电池建模优化问题。由于光伏电池具有高度非线性特性,其输出功率受到外界自然因素的影响,使得传统方法不能满足光伏控制系统动态要求。针对上述问题,本文提出一种粒子群优化的神经网络光伏电池建模算法。改进的方法以日照、温度和负载电压作为提出的RBF神经网络模型的输入值,把光伏电池的输出功率作为神经网络的输出,采用RBF神经网络对光伏电池进行建模,同时利用粒子群算法对神经网络参数进行优化,最后建立光伏电池的动态响应模型。仿真实验结果证明,所提模型更好地克服传统方法的缺点,收敛速度快,具有较高的预测精度和适合能力。 【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 光伏电池 粒子群算法 神经网络 仿真
【分类号】：TP183;TM914.4
【正文快照】： 1引言随着全球经济的快速发展,全球能源的逐渐紧张和环境污染的日益严重,太阳作为一种清洁的可再生的绿色能源,越来越受到人们的重视。光伏电池是太阳能光伏发电系统中的关键核心部分,因此光伏电池成为太阳能光伏发电系统研究中的重要课题[1]。光伏电池(Photovoltaic Cell,简

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