本文關(guān)鍵詞：基于粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)的太陽電池溫度預(yù)測

  更多相關(guān)文章： 太陽電池溫度 熱模型 支持向量機(jī) 粒子群優(yōu)化算法

【摘要】：建立通用而精確的太陽電池?zé)崮Ｐ蛯?duì)光伏系統(tǒng)的建模、輸出功率與轉(zhuǎn)換效率的損失分析至關(guān)重要.基于復(fù)雜的太陽電池溫度機(jī)理,分別研究了太陽電池溫度的穩(wěn)態(tài)熱模型(steady state thermal model,SSTM)和支持向量機(jī)(support vector machines,SVM)方法建立的精確預(yù)測熱模型.首先,基于空氣溫度、太陽輻射強(qiáng)度、風(fēng)速3個(gè)最主要因素與太陽電池溫度的近似線性關(guān)系,在已有SSTM的基礎(chǔ)上,建立并校正了太陽電池的SSTM并采用差分進(jìn)化算法提取模型的未知參數(shù).其次,為提高SVM的模型預(yù)測精度,采用粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法對(duì)SVM的核參數(shù)和懲罰因子進(jìn)行動(dòng)態(tài)尋優(yōu),在確定輸入/輸出樣本集并劃分訓(xùn)練集和測試集的基礎(chǔ)上,建立了基于粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)(PSO-SVM)的太陽電池溫度精確預(yù)測熱模型.最后,搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái),在實(shí)驗(yàn)操作過程中減弱空氣濕度、太陽入射角和熱遲滯效應(yīng)等因素對(duì)太陽電池溫度的耦合.通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明,建立的預(yù)測熱模型性能可靠、全面、簡潔,其參數(shù)尋優(yōu)算法優(yōu)于遺傳算法和交叉校驗(yàn)法,模型預(yù)測精度優(yōu)于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation neural network)和SSTM.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 太陽電池溫度 熱模型 支持向量機(jī) 粒子群優(yōu)化算法
【分類號(hào)】：TM914.4;TP18
【正文快照】： 建立通用而精確的太陽電池?zé)崮Ｐ蛯?duì)光伏系統(tǒng)的建模、輸出功率與轉(zhuǎn)換效率的損失分析至關(guān)重要.基于復(fù)雜的太陽電池溫度機(jī)理,分別研究了太陽電池溫度的穩(wěn)態(tài)熱模型(steady state thermal model,SSTM)和支持向量機(jī)(support vector machines,SVM)方法建立的精確預(yù)測熱模型.首先,基于

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：575305