基于自适应权重粒子群优化BP神经网络的光伏阵列故障诊断与定位

BP神经网络算法易陷入局部极小点,而自适应权重粒子群算法全局搜索能力强,将两者结合起来,提出了一种基于自适应权重粒子群优化BP神经网络的光伏阵列故障诊断方法,仿真验证该算法可避免网络陷入局部极小点,提高网络预测精度。提取光照强度S、组件温度T、光伏阵列开路电压U_(oc)、最大功率P_m和电压表U_2、U_1与电流表I_2、I_1作为光伏阵列的特征量,经仿真测试比较,表明了所选特征量合理,降低了诊断复杂度,提高了预测精度。