【摘 要】
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针对光伏阵列处于恶劣的户外环境,在雨水、灰尘侵蚀下易发生故障的问题,提出一种使用了遗传算法优化的BP神经网络的光伏阵列故障诊断方法.通过分析总结光伏阵列的故障类型提出对应故障下的输出特性,利用具有良好全局搜索性能的遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值,以提高BP神经网络的收敛速度与收敛精度,最终通过光伏阵列实验平台进行故障诊断与实验验证.实验结果表明,遗传算法优化的BP神经网络能够有效提高光伏阵列故障诊断的正确率.
【机 构】
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贵州大学电气工程学院,贵阳550025;中国电建集团贵州工程有限公司,贵阳550025;贵州大学电气工程学院,贵阳550025;贵州省“互联网+”协同智能制造重点实验室,贵阳550025
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针对光伏阵列处于恶劣的户外环境,在雨水、灰尘侵蚀下易发生故障的问题,提出一种使用了遗传算法优化的BP神经网络的光伏阵列故障诊断方法.通过分析总结光伏阵列的故障类型提出对应故障下的输出特性,利用具有良好全局搜索性能的遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值,以提高BP神经网络的收敛速度与收敛精度,最终通过光伏阵列实验平台进行故障诊断与实验验证.实验结果表明,遗传算法优化的BP神经网络能够有效提高光伏阵列故障诊断的正确率.
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