GA-BP神经网络在光伏阵列故障检测中的应用研究

BP神经网络在进行光伏阵列故障检测时,故障诊断性能易受局部极值影响,且收敛速度过慢.针对这一问题,利用遗传算法(GA)的全局搜索能力,找到BP神经网络初始权值阈值的最优解,可以有效克服BP神经网络上述缺陷,并高效完成对光伏阵列的故障诊断.对比光伏阵列正常状态与不同故障状态下的输出特性,选定电压电流作为输入,故障状态为输出,建立GA-BP故障诊断模型,将经过遗传算法优化后的BP神经网络与经典的BP神经网络相比较,通过仿真验证,GA-BP神经网络不仅可以更快速地进行故障诊断,还提高了故障诊断的准确率.     

基于ABC-SVM算法的光伏阵列故障诊断

针对光伏阵列的四种典型故障(老化、遮阴、短路和开路),提出了一种基于人工蜂群算法(ABC)优化支持向量机(SVM)的故障诊断模型,用Matlab对光伏阵列进行仿真,提取故障状态下光伏阵列输出特征向量作为训练样本,通过人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行寻优,利用寻优后的参数建立模型进行训练与验证.仿真结果表明,本算法可有效判别光伏阵列的典型故障,且故障诊断精度较高.