【摘 要】
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针对产生故障的光伏组件会降低光伏组件输出功率的问题,提出了一种改进的BP神经网络预测模型。该预测模型在辐照度、环境温度等因素的基础上加入光伏组件故障面积,串联光伏组
【机 构】
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青海大学机械工程学院,唐山工业职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51566015),青海省科学技术厅项目(2019-HZ-822),河北省高等学校自然科学青年基金项目(QN2018322)
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针对产生故障的光伏组件会降低光伏组件输出功率的问题,提出了一种改进的BP神经网络预测模型。该预测模型在辐照度、环境温度等因素的基础上加入光伏组件故障面积,串联光伏组件个数作为输入,对比SCG算法和LM算法两种改进方法,对故障光伏组件的输出功率进行预测,并用平均绝对百分比误差和均方误差两种方式对两种改进模型的准确性进行评估。结果表明:基于LM算法的改进模型在预测故障光伏组件的输出功率时得到的平均绝对百分比误差低于4%,均方误差低于0.01%,优于SCG算法。因此LM算法改进的预测模型效果更好,可将改进模型应
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