本文關(guān)鍵詞：基于粒子群算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光伏電池建模?　出處：《電工電能新技術(shù)》2011年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)光伏電池復(fù)雜難以建模的非線性特性,本文提出一種基于粒子群算法(PSO)的反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性擬合能力,但同時(shí)也存在收斂速度慢、容易陷入局部極值、建模精度不高等缺點(diǎn)。本文采用粒子群算法來(lái)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部連接權(quán)值,以改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能,并基于這種改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建光伏電池動(dòng)態(tài)模型。測(cè)試及仿真結(jié)果表明,通過(guò)此法建立的光伏電池模型辨識(shí)精度高,收斂速度快,取得了較好的效果。
[Abstract]:In this paper , we propose a BP neural network modeling method based on particle swarm optimization ( PSO ) .

【作者單位】： 西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;淡馬錫理工學(xué)院工程學(xué)院;南洋理工大學(xué)電力電子工程學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助(SWJTU09ZT13)
【分類(lèi)號(hào)】：TM914.4
【正文快照】： 1引言目前,由于化石燃料的日益減少和全球環(huán)境的惡化,能源緊缺和環(huán)境保護(hù)已成為全球面臨的重大問(wèn)題,低碳經(jīng)濟(jì)已成為世界各國(guó)的重要國(guó)策,開(kāi)發(fā)及利用新能源成為了各國(guó)關(guān)注的焦點(diǎn)。太陽(yáng)能作為一種取之不盡且清潔無(wú)污染的能源,成為了新能源領(lǐng)域開(kāi)發(fā)和研究的重點(diǎn)之一。光伏電池可

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1404223