基于改进BES-LSSVM光伏组件积灰预测

为探究气象因素与光伏组件积灰之间的关系，提出一种基于改进秃鹰算法（IBES）优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）的积灰预测模型。该模型以降雨量、风速等气象因素作为输入，对组件面积灰进行预测。通过引入高斯-柯西变异算子对种群最优个体进行变异，择优选取进入下一次迭代，改善原始秃鹰算法收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点。将改进算法寻优得到的参数代入模型，仿真后与其他种类算法模型进行对比，结果表明IBES-LSSVM积灰预测模型预测误差更小，拟合效果更好。最后根据累计积灰计算发电损失，结合降雨情况对组件清洗进行指导。