论文摘要
为实现对每块光伏组件的工作状态进行监测,可运用以光伏组件串列为介质的载波通信技术实现,因此有必要掌握光伏串列的信道噪声特性。以某光伏电站实测的光伏串列信道噪声为对象,提出了一种粒子群优化BP神经网络的光伏串列信道噪声建模方法。实验与仿真结果表明:粒子群优化BP神经网络模型的预测输出和测试原噪声在功率谱密度及时域波形上有着一致的变化趋势,证明了该模型的有效性。相比较于小波神经网络和遗传算法优化的BP神经网络,粒子群优化的BP神经网络的预测均方根误差更小、精度更高。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙凤杰,赵晨凯
关键词: 光伏组件,噪声特性,神经网络,小波神经网络,粒子群算法,遗传算法
来源: 中国电力 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 华北电力大学电气与电子工程学院
基金: 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2016MS06),国网青海省电力公司科技项目(面向光伏发电站分布监测的载波无线融合通信关键技术研究,KH16010468)~~
分类号: TM615
页码: 147-153
总页数: 7
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