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J-GLOBAL ID：202102274494343814   整理番号：21A0131500

AEPSO-BPNNに基づく光起電力アレイマルチシーンパラメータ同定【JST・京大機械翻訳】

Multi-scene Parameter Identification of Photovoltaic Array Based on AEPSO-BPNN

著者 (2件)： Xu Yan (華北電力大学(保定)新能源電力系統国家重点実験室,河北保定 071003) ,  Zhang Jianhao (華北電力大学(保定)新能源電力系統国家重点実験室,河北保定 071003)
資料名： Smart Power  (Smart Power)
巻： 48  号： 10  ページ： 37-44  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4019A  ISSN： 2096-4145  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 光起電アレイの内部メカニズムが複雑であり、パラメーターが高速で正確に識別できないという問題に対して、適応進化粒子群最適化アルゴリズムによるBPニューラルネットワーク(AEPSO-BPNN)の最適化モデル構築とパラメータ識別方法を提出した。適応,進化,再構成などの改良戦略を導入することにより,PSOアルゴリズムの収束性能を改善し,BPニューラルネットワークの初期重みと閾値を最適化でき,ニューラルネットワークアルゴリズムを反復の後期に局所最適解に陥りにくく,パラメータ同定の精度と速度を改善した。光起電アレイの実測出力電流と理論計算電流の差に基づき、環境変化による内部パラメータへの影響を考慮し、平方自乗平均誤差関数を構築し、アルゴリズムの適応度関数として、複雑な多パラメータ同定問題を制約付きの非線形多変数最適化問題に変換する。最後に,多重シナリオ法を用いて,異なる照明強度および温度におけるアルゴリズムの適用性および効果を検証し,そして,他のアルゴリズムと比較して,シミュレーション結果は,提案アルゴリズムが,誤差,収束速度および実行時間において,大きな優位性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *光起電力 ,  最適化 ,  電流 ,  計算機シミュレーション ,  最適化問題 ,  ニューラルネットワーク ,  多重化 ,  実効値 ,  誤差関数
準シソーラス用語： *パラメータ同定 ,  粒子群最適化 ,  収束速度 ,  実行時間 ,  最適化モデル ,  局所最適解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 光起電力 ,  同定