發(fā)布時(shí)間：2021-10-15 20:05

　　針對(duì)光伏陣列內(nèi)部機(jī)理較為復(fù)雜、參數(shù)難以快速準(zhǔn)確辨識(shí)的問(wèn)題,提出了一種自適應(yīng)進(jìn)化粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（AEPSO-BPNN）的模型建立和參數(shù)辨識(shí)方法。通過(guò)引入自適應(yīng)、進(jìn)化和重構(gòu)等改進(jìn)策略,可以提高粒子群算法的收斂性能,并將其對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在迭代后期不易陷入局部最優(yōu)解,以提高參數(shù)辨識(shí)的精確度和速度。根據(jù)光伏陣列的實(shí)測(cè)輸出電流和理論計(jì)算電流的差值,并考慮環(huán)境變化對(duì)內(nèi)部參數(shù)的影響,構(gòu)造均方根誤差函數(shù)作為算法的適應(yīng)度函數(shù),從而將復(fù)雜的多參數(shù)辨識(shí)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為帶約束條件的非線性多變量最優(yōu)化問(wèn)題。最后采用多場(chǎng)景法,驗(yàn)證算法在不同光照強(qiáng)度和溫度下的適用性和效果,并與其他算法進(jìn)行對(duì)比,仿真結(jié)果表明該算法在誤差、收斂速度和運(yùn)行時(shí)間上有較大優(yōu)勢(shì)。 

【文章來(lái)源】：智慧電力. 2020,48(10)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 光伏組件特性
    1.1 光伏電池的原理和數(shù)學(xué)機(jī)理模型
    1.2 光伏陣列的數(shù)學(xué)模型和輸出特性
2 參數(shù)辨識(shí)的目標(biāo)函數(shù)和優(yōu)化算法
    2.1 光伏陣列機(jī)理模型下的目標(biāo)函數(shù)
    2.2 自適應(yīng)進(jìn)化粒子群算法
        2.2.1 進(jìn)化思想策略
        2.2.2 參數(shù)調(diào)整策略
        2.2.3 粒子重構(gòu)策略
    2.3 光伏陣列參數(shù)辨識(shí)流程
3 參數(shù)辨識(shí)仿真實(shí)例驗(yàn)證
4 多場(chǎng)景參數(shù)辨識(shí)效果
    4.1 模型內(nèi)部參數(shù)辨識(shí)情況
    4.2 多場(chǎng)景下實(shí)測(cè)和辨識(shí)輸出電流曲線對(duì)比
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于GM（1,1）與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星鐘差預(yù)報(bào)[J]. 李玉縫,施韶華.  電子設(shè)計(jì)工程. 2020(09)
[2]基于改進(jìn)自適應(yīng)權(quán)重多目標(biāo)粒子群算法的分布式電源優(yōu)化配置[J]. 蒙璟,李訓(xùn)聿,丁霞燕.  電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào). 2020(02)
[3]基于混合蛙跳算法的光伏陣列參數(shù)辨識(shí)方法[J]. 徐巖,高兆,朱曉榮.  太陽(yáng)能學(xué)報(bào). 2019(07)
[4]蜂群算法在太陽(yáng)電池組件參數(shù)辨識(shí)中的應(yīng)用[J]. 簡(jiǎn)獻(xiàn)忠,吳明偉,肖兒良,姜冠祥,蔡留美,鄭照平.  太陽(yáng)能學(xué)報(bào). 2019(03)
[5]一種基于改進(jìn)VPGA優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力線通信數(shù)據(jù)處理算法[J]. 謝文旺,孫云蓮,易仕敏,王華佑,徐冰涵.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2019(06)
[6]基于相似日和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏短期功率預(yù)測(cè)[J]. 祝暄懿,姚李孝.  電網(wǎng)與清潔能源. 2019(03)
[7]基于粒子群聚類算法的居民負(fù)荷辨識(shí)方法[J]. 柏慧,王麗麗,魯敬,祁兵.  電力信息與通信技術(shù). 2018(06)
[8]基于MMC的光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)控制策略研究[J]. 吉宇,王生強(qiáng),程亮,徐曉軼,鄭建勇.  高壓電器. 2018(03)
[9]光伏組件內(nèi)部參數(shù)辨識(shí)與輸出特性研究[J]. 楊宏超,程若發(fā),呂彩艷,王雪微.  電子技術(shù)應(yīng)用. 2018(01)
[10]基于系統(tǒng)記錄數(shù)據(jù)的光伏陣列參數(shù)辨識(shí)與功率預(yù)測(cè)研究[J]. 周勇,阮毅,趙春江,張巍.  可再生能源. 2015(02)

碩士論文
[1]基于光伏組件內(nèi)部參數(shù)辨識(shí)的故障診斷模型研究[D]. 楊宏超.南昌航空大學(xué) 2018
[2]基于參數(shù)辨識(shí)方法的光伏發(fā)電系統(tǒng)建模與仿真[D]. 丁清鵬.山東大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3438551