多神经网络的光伏电池重构模型及智能优化

【摘要】：对光伏电池重构模型的研究有利于实现光伏电池最大功率的预测和跟踪。当采用单一神经网络构建光伏电池的智能模型时,存在最大功率输出偏差较大的问题。为此首先考虑光伏电池最大功率受光照度影响较大的情况,将光照度进一步细分为低、中、高三类。按其类别分别对三个不同神经网络进行训练,将训练好的神经网络进行组合,即为光伏电池的重构模型。然后采用变惯性因子粒子群算法(VFPSO)优化模型的参数,使重构模型减小了最大功率输出的偏差,提高了最大功率预测和跟踪的精度。通过仿真对比,验证了上述方法的有效性和正确性。 【作者单位】： 重庆交通大学信息科学与工程学院;重庆交通大学机电与车辆工程学院;
【关键词】： 光伏电池 智能建模 多神经网络 改进粒子群算法 参数优化
【基金】：X仁赤高速公路交通安全保障关键问题研究与示范应用(GZSGLJKYWT-2013.01)
【分类号】：TP183;TM615
【正文快照】： 1引言要保证光伏电池输出功率最大,就必须对光伏电池的最大功率点进行实时跟踪。对此,前辈们做了大量的研究[1]。其中,对光伏电池建模是一种实现最大功率预测和跟踪的有效手段。目前光伏电池的多种建模方法已经被国内外学者提出,如基于特性参数的建模[2],广义物理模型[3],基于

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