基于PSO混合核函数SVM对光伏最大功率点的预测研究

【摘要】：针对传统的光伏最大功率点跟踪算法存在成本高,精度低的问题,进而采用混合核支持向量机算法尝试解决这一难题。通过研究分析高斯核函数与多项式核函数的特性,线性加权高斯核函数与多项式核函数,构造混合形式的支持向量机模型,并使用粒子群算法优化模型参数,对光伏最大功率点电压进行预测。实验分析表明,混合核函数结合了两个单核的优点,兼顾支持向量机全局拟合能力与局部拟合能力。非线性函数预测精度优于单核模型,泛化能力高,训练时间少,平稳性好。 【作者单位】： 北京交通大学电子信息工程学院;
【关键词】： 支持向量机 高斯核 多项式核 混合核 粒子群 最大功率点
【分类号】：TM615;TP181
【正文快照】： 定稿日期:2013-12-110引言随着新能源领域的发展,太阳能发电得到了越来越多的应用。由于太阳能发电成本居高不下,如何提高太阳能电池的利用效率是当前光伏发电研究的热点。太阳能电池阵列的开路电压和短路电流在很大程度上受日照强度和温度的影响,必然导致系统效率的降低。为

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