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成果搜索

author:

武文栋 (武文栋.) [1] | 施保华 (施保华.) [2] | 郑传良 (郑传良.) [3] | 郭茜婷 (郭茜婷.) [4] | 陈峥 (陈峥.) [5]

Indexed by:

PKU

Abstract:

针对传统BP神经网络在光伏阵列故障诊断时受初始权值阈值的影响,易导致全局搜索过程陷入局部最优这一问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法优化RBF神经网络(ISSA-RBF)的光伏故障诊断方法.首先,利用Matlab建立光伏阵列故障仿真模型,提取出故障诊断模型的特征参数;其次,融入Levy飞行和自适应权重φ对麻雀搜索算法进行改进,用优化后的算法建立ISSA-RBF故障诊断模型;最后,与传统BP和SSA-RBF模型进行对比验证,实验结果表明,ISSA-RBF模型在故障诊断精度上达到94.8%,可以有效诊断光伏阵列的故障类型.

Keyword:

RBF神经网络 光伏阵列 改进麻雀搜索算法 故障特征提取 故障诊断

Community:

  • [ 1 ] [陈峥]国网福建省电力有限公司宁德供电公司
  • [ 2 ] [郑传良]福州大学
  • [ 3 ] [郭茜婷]国网福建省电力有限公司宁德供电公司
  • [ 4 ] [施保华]三峡大学
  • [ 5 ] [武文栋]三峡大学

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Source :

智慧电力

ISSN: 1673-7598

CN: 61-1512/TM

Year: 2023

Issue: 2

Volume: 51

Page: 77-83

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