【摘 要】
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针对光伏组件故障监测在线诊断中的传统BP神经网络和小波神经网络全局搜索能力差以及小波神经网络算法高失误率的问题,引入了粒子群优化小波神经网络算法,利用测试获得的光伏
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,青海省电力公司信息通信公司
【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项目(2016MS06)
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针对光伏组件故障监测在线诊断中的传统BP神经网络和小波神经网络全局搜索能力差以及小波神经网络算法高失误率的问题,引入了粒子群优化小波神经网络算法,利用测试获得的光伏组件参数,分别从运算成功率、精度和速度3个角度实现了对光伏组件故障的诊断。仿真结果表明,引入的优化算法在提高全局搜索能力和降低小波神经网络失误率方面优于传统神经网络算法,运算成功率能够达到94%,而同样条件下其他故障算法的还不到90%。
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