【摘 要】
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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,
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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。
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