电气自动化
電氣自動化
전기자동화
ELECTRICAL AUTOMATION
2014年
5期
41-43
,共3页
支持向量机%高斯核%多项式核%混合核%粒子群%最大功率点
支持嚮量機%高斯覈%多項式覈%混閤覈%粒子群%最大功率點
지지향량궤%고사핵%다항식핵%혼합핵%입자군%최대공솔점
support vector machine%Gaussian kernel%polynomial kernel%particle swarm%maximum power point
针对传统的光伏最大功率点跟踪算法存在成本高，精度低的问题，进而采用混合核支持向量机算法尝试解决这一难题。通过研究分析高斯核函数与多项式核函数的特性，线性加权高斯核函数与多项式核函数，构造混合形式的支持向量机模型，并使用粒子群算法优化模型参数，对光伏最大功率点电压进行预测。实验分析表明，混合核函数结合了两个单核的优点，兼顾支持向量机全局拟合能力与局部拟合能力。非线性函数预测精度优于单核模型，泛化能力高，训练时间少，平稳性好。
針對傳統的光伏最大功率點跟蹤算法存在成本高，精度低的問題，進而採用混閤覈支持嚮量機算法嘗試解決這一難題。通過研究分析高斯覈函數與多項式覈函數的特性，線性加權高斯覈函數與多項式覈函數，構造混閤形式的支持嚮量機模型，併使用粒子群算法優化模型參數，對光伏最大功率點電壓進行預測。實驗分析錶明，混閤覈函數結閤瞭兩箇單覈的優點，兼顧支持嚮量機全跼擬閤能力與跼部擬閤能力。非線性函數預測精度優于單覈模型，汎化能力高，訓練時間少，平穩性好。
침대전통적광복최대공솔점근종산법존재성본고，정도저적문제，진이채용혼합핵지지향량궤산법상시해결저일난제。통과연구분석고사핵함수여다항식핵함수적특성，선성가권고사핵함수여다항식핵함수，구조혼합형식적지지향량궤모형，병사용입자군산법우화모형삼수，대광복최대공솔점전압진행예측。실험분석표명，혼합핵함수결합료량개단핵적우점，겸고지지향량궤전국의합능력여국부의합능력。비선성함수예측정도우우단핵모형，범화능력고，훈련시간소，평은성호。
In view of high cost and low precision of the traditional photovoltaic maximum power point tracking algorithm,this paper presents a scheme for adopting mixed kernel support vector machine algorithm to solve the problem.This paper uses linear weighted Gaussian kernel function and polynomial kernel function to build a mixed support vector machine,and uses particle swarm algorithm to optimize model parameters and predict the voltage at the photovoltaic max.power point.Experimental analysis shows that the mixed kernel function combines the advantages of two single kernels,and considers both the overall and local fitting abilities of the support vector machine.It has a better non-linear function prediction precision than the single kernel model,with strong generalization ability,short training period and good stability.
