基于粒子群算法的BP神经网络光伏电池建模

发布时间：2018-01-10 06:25

  本文关键词：基于粒子群算法的BP神经网络光伏电池建模?　出处：《电工电能新技术》2011年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：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,通过此法建立的光伏电池模型辨识精度高,收敛速度快,取得了较好的效果。
[Abstract]:In this paper , we propose a BP neural network modeling method based on particle swarm optimization ( PSO ) .

【作者单位】： 西南交通大学电气工程学院;淡马锡理工学院工程学院;南洋理工大学电力电子工程学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助(SWJTU09ZT13)
【分类号】：TM914.4
【正文快照】： 1引言目前,由于化石燃料的日益减少和全球环境的恶化,能源紧缺和环境保护已成为全球面临的重大问题,低碳经济已成为世界各国的重要国策,开发及利用新能源成为了各国关注的焦点。太阳能作为一种取之不尽且清洁无污染的能源,成为了新能源领域开发和研究的重点之一。光伏电池可

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1404223