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基于混合神经网络的光伏组件输出特性数据驱动建模方法
基于混合神经网络的光伏组件输出特性数据驱动建模方法
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摘要：
针对传统物理机理建模方法不适用于复杂光照条件下光伏组件建模的问题,提出一种基于混合结构神经网络的光伏组件输出特性数据驱动建模方法。在深入分析光伏组件物理机理及输出特性的基础上,提出利用卷积神经网络和径向基函数神经网络对不均匀光照条件、温度、湿度等环境因素进行特征提取,并对光伏组件的输出特性进行仿真拟合。为提高模型的拟合效果,提出针对不均匀光照条件的阴影形态等效分析方法,同时采用改进型的遗传编码方案对网络参数进行优化,最后利用实际运行数据对模型效果进行分析验证。结果表明,该模型对不均匀光照条件具有一定的泛化跟踪能力,同时仿真结果平均误差保持在7%以内。
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研究主题发展历程
节点文献
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卷积神经网络
径向基函数神经网络
遗传算法优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
智能科学与技术学报
主办单位：
人民邮电出版社
出版周期：
季刊
ISSN：
2096-6652
CN：
10-1604/TP
开本：
大16开
出版地：
北京市丰台区成寿寺路11号邮电出版大厦8
邮发代号：
创刊时间：
2019
语种：
chi
出版文献量（篇）
87
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104
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