【摘 要】
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针对光伏电池复杂难以建模的非线性特性,本文提出一种基于粒子群算法（PSO）的反向传播（BP）神经网络建模方法。神经网络具有很强的非线性拟合能力,但同时也存在收敛速度慢、容易陷
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院,淡马锡理工学院工程学院,南洋理工大学电力电子工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助（SWJTU09ZT13）
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针对光伏电池复杂难以建模的非线性特性,本文提出一种基于粒子群算法（PSO）的反向传播（BP）神经网络建模方法。神经网络具有很强的非线性拟合能力,但同时也存在收敛速度慢、容易陷入局部极值、建模精度不高等缺点。本文采用粒子群算法来优化神经网络的内部连接权值,以改善神经网络的性能,并基于这种改进的神经网络构建光伏电池动态模型。测试及仿真结果表明,通过此法建立的光伏电池模型辨识精度高,收敛速度快,取得了较好的效果。
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