混合神经网络在光伏组件数据驱动建模中的应用

"这篇论文提出了一种基于混合神经网络的数据驱动建模方法，用于解决在复杂光照条件下光伏组件建模的挑战。通过结合卷积神经网络（CNN）和径向基函数神经网络（RBFNN），该方法能够有效提取不均匀光照、温度和湿度等环境因素的特征，并对光伏组件的输出特性进行精确仿真。为了提高模型的拟合性能，论文还引入了阴影形态等效分析策略以及改进的遗传算法来优化网络参数。经过实际运行数据的验证，模型在不均匀光照条件下的泛化跟踪能力表现良好，仿真结果的平均误差保持在7%以内。这一研究为光伏系统的预测和控制提供了新的思路，对于提升太阳能利用效率和光伏发电系统的稳定性具有重要意义。" 文章详细阐述了在光伏组件建模领域，传统的物理机理建模方法在处理复杂光照条件时存在局限性。为了解决这一问题，研究者们提出了一个创新的解决方案，即采用数据驱动的建模方法。这种方法的核心是构建一个混合神经网络模型，该模型由卷积神经网络和径向基函数神经网络两部分组成。 卷积神经网络（CNN）被用来处理图像或者空间信息，如不均匀光照条件下的阴影分布。CNN通过多层的卷积和池化操作，能够自动学习并提取输入数据中的局部特征，这对于识别和理解光照的复杂变化尤其有用。 另一方面，径向基函数神经网络（RBFNN）则用于处理非线性映射，例如温度和湿度等环境因素对光伏组件输出特性的影响。RBFNN以其快速的收敛速度和良好的全局拟合能力，能有效地模拟这些环境变量与组件输出之间的复杂关系。 为了进一步提升模型的性能，研究者提出了一种阴影形态等效分析方法，这有助于更准确地描述不均匀光照条件下的光伏效应。此外，他们还采用了改进的遗传算法来优化神经网络的参数设置，以达到最佳的拟合效果。 实验结果证明，所提出的混合神经网络模型在面对不均匀光照条件时，表现出良好的泛化能力和跟踪性能。模型的仿真结果与实际数据之间的平均误差小于7%，显示了模型的高精度。这一成果为未来光伏系统的设计、优化和控制提供了有力的工具，有助于提高光伏发电的效率和可靠性。