基于自适应权重粒子群优化BP神经网络的光伏阵列故障诊断与定位

【摘要】：BP神经网络算法易陷入局部极小点,而自适应权重粒子群算法全局搜索能力强,将两者结合起来,提出了一种基于自适应权重粒子群优化BP神经网络的光伏阵列故障诊断方法,仿真验证该算法可避免网络陷入局部极小点,提高网络预测精度。提取光照强度S、组件温度T、光伏阵列开路电压U_(oc)、最大功率P_m和电压表U_2、U_1与电流表I_2、I_1作为光伏阵列的特征量,经仿真测试比较,表明了所选特征量合理,降低了诊断复杂度,提高了预测精度。 【作者单位】： 河海大学能源与电气学院;
【关键词】： 光伏阵列 故障诊断 故障定位 BP神经网络 自适应权重粒子群优化算法 故障特征
【分类号】：TM615;TP183
【正文快照】： 0引言 光伏发电系统运行过程中,光伏阵列可能会出现影响系统稳定的故障,有效地检测出光伏阵列的故障并确定故障位置可以提高光伏发电系统的运行效率,保障运行安全及降低发电成本I"。人工神经网络具有很好的分类预测功能,用于故障诊断领域时,合适的故障参数有助于减少诊断复杂

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