【摘 要】
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光伏组件是光伏发电系统中重要的组成部分。为了分析光伏组件在运行过程中出现的故障情况,建立布谷鸟搜索算法优化反向传播(BP)神经网络光伏组件故障诊断模型,并使用布谷鸟搜
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院,国网临汾供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503181);国家重点研发计划(2018YFC0808500)
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光伏组件是光伏发电系统中重要的组成部分。为了分析光伏组件在运行过程中出现的故障情况,建立布谷鸟搜索算法优化反向传播(BP)神经网络光伏组件故障诊断模型,并使用布谷鸟搜索算法寻找BP神经网络中的阈值和权值,降低网络对初始值的敏感度,避免网络陷入局部最小,实现模型分类效果的优化。对比结果显示,该模型能够准确有效地识别光伏组件的故障类型。相对于其他算法,优化的故障诊断模型具有更高的精确度,证明了该模型的有效性和可行性。
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