电工电能新技术
電工電能新技術
전공전능신기술
ADVANCED TECHNOLOGY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND ENERGY
2011年
2期
84-88
,共5页
郭亮%陈维荣%贾俊波%韩明%刘永浩
郭亮%陳維榮%賈俊波%韓明%劉永浩
곽량%진유영%가준파%한명%류영호
光伏电池%神经网络%粒子群算法
光伏電池%神經網絡%粒子群算法
광복전지%신경망락%입자군산법
针对光伏电池复杂难以建模的非线性特性,本文提出一种基于粒子群算法(PSO)的反向传播(BP)神经网络建模方法.神经网络具有很强的非线性拟合能力,但同时也存在收敛速度慢、容易陷入局部极值、建模精度不高等缺点.本文采用粒子群算法来优化神经网络的内部连接权值,以改善神经网络的性能,并基于这种改进的神经网络构建光伏电池动态模型.测试及仿真结果表明,通过此法建立的光佚电池模型辨识精度高,收敛速度快,取得了较好的效果.
針對光伏電池複雜難以建模的非線性特性,本文提齣一種基于粒子群算法(PSO)的反嚮傳播(BP)神經網絡建模方法.神經網絡具有很彊的非線性擬閤能力,但同時也存在收斂速度慢、容易陷入跼部極值、建模精度不高等缺點.本文採用粒子群算法來優化神經網絡的內部連接權值,以改善神經網絡的性能,併基于這種改進的神經網絡構建光伏電池動態模型.測試及倣真結果錶明,通過此法建立的光佚電池模型辨識精度高,收斂速度快,取得瞭較好的效果.
침대광복전지복잡난이건모적비선성특성,본문제출일충기우입자군산법(PSO)적반향전파(BP)신경망락건모방법.신경망락구유흔강적비선성의합능력,단동시야존재수렴속도만、용역함입국부겁치、건모정도불고등결점.본문채용입자군산법래우화신경망락적내부련접권치,이개선신경망락적성능,병기우저충개진적신경망락구건광복전지동태모형.측시급방진결과표명,통과차법건립적광일전지모형변식정도고,수렴속도쾌,취득료교호적효과.
