基于ISSA-BP神经网络的光伏阵列故障诊断方法OA
Fault Diagnosis Method for Photovoltaic Array Based on ISSA-BP Neural Network
针对反向传播神经网络(BPNN)在光伏阵列故障诊断中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解、故障诊断准确率低等问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA-BP)优化BP神经网络的权值和阈值.首先,使用Cubic混沌映射,提高种群初始位置的空间覆盖率;然后,在发现者中引入惯性权重,加快收敛速度,并增强局部搜索的能力;最后,通过动态调整预警者的数量来维持多样性,从而强化全局搜索的能力.利用MATLAB/Simulink仿真模型,获取光伏阵列在正常状态和故障状…查看全部>>
In response to the issues of slow convergence speed,susceptibility to local optima,and low accuracy in fault diagnosis of photovoltaic arrays using back propagation neural network(BPNN),an improved sparrow search algorithm(ISSA-BP)for optimizing the weights and thresholds of the BP neural network has been proposed.Firstly,the Cubic chaotic mapping is employed to enhance the spatial coverage of the initial population positions.Subsequently,an inertia weight i…查看全部>>
文力;谭功全;毛国斌;王旭东;庞宏杰
四川轻化工大学 自动化与信息工程学院,四川 宜宾 644000四川轻化工大学 自动化与信息工程学院,四川 宜宾 644000四川轻化工大学 自动化与信息工程学院,四川 宜宾 644000四川轻化工大学 自动化与信息工程学院,四川 宜宾 644000四川轻化工大学 自动化与信息工程学院,四川 宜宾 644000
计算机与自动化
光伏阵列故障诊断反向传播神经网络故障特征提取改进麻雀搜索算法
photovoltaic arrayfault diagnosisback propagation neural networkfault feature extractionimproved sparrow search algorithm
《四川轻化工大学学报（自然科学版）》 2025 (1)
57-68,12
人工智能四川省重点实验室科研项目(2019RYJ08)
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