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光伏充气膜温室自跟踪发电系统发电量预测
  • ISSN号：1000-1298
  • 期刊名称：农业机械学报
  • 时间：0
  • 页码：230-235
  • 分类：S22[农业科学—农业机械化工程;农业科学—农业工程]
  • 作者机构：[1]北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室, [2]北京七星华创电子股份有限公司集成电路工艺设备研发中心, [3]冈山大学工学部自然科学院
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(50975020);国家科技重大专项资助项目(2009ZX04014-101);北京市引进国外技术重点资助项目(B201101010)
  • 相关项目：基于数据的机电设备多变换域非线性故障预测理论方法研究
作者： 徐小力|刘秋爽|见浪護|
关键词： 光伏充气膜温室, 自跟踪发电系统, 发电量预测, 自适应变异粒子群神经网络算法, Inflatable membrane greenhouse attached photovoltaic, Automatic tracking photovoltaic power generation system, Prediction of generating capacity, Self-adaptive variation particle swarm neural network algorithm
中文摘要：

针对光伏充气膜温室自跟踪发电系统提出了一种加入天气预报信息的自适应变异粒子群神经网络的发电量预测算法。首先结合历史发电量数据和气象数据分析了影响光伏充气膜温室自跟踪发电系统发电量的主要因素,建立了加入天气预报的神经网络预测模型,并针对传统神经网络预测模型中基于梯度下降的BP算法收敛慢、易陷入局部最优、训练难收敛等问题,通过自适应变异粒子群算法改进了神经网络。该算法通过将变异环节引入粒子群优化算法,进行隔代进化找到局部最优解。实验结果表明所采用的自适应变异粒子群的神经网络预测算法的全局收敛性能得到了显著提高,能有效避免粒子群优化算法中的早熟收敛问题。

英文摘要：

针对光伏充气膜温室自跟踪发电系统提出了一种加入天气预报信息的自适应变异粒子群神经网络的发电量预测算法。首先结合历史发电量数据和气象数据分析了影响光伏充气膜温室自跟踪发电系统发电量的主要因素,建立了加入天气预报的神经网络预测模型,并针对传统神经网络预测模型中基于梯度下降的BP算法收敛慢、易陷入局部最优、训练难收敛等问题,通过自适应变异粒子群算法改进了神经网络。该算法通过将变异环节引入粒子群优化算法,进行隔代进化找到局部最优解。实验结果表明所采用的自适应变异粒子群的神经网络预测算法的全局收敛性能得到了显著提高,能有效避免粒子群优化算法中的早熟收敛问题。

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期刊信息
  • 《农业机械学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院
  • 主编：任露泉
  • 地址：北京德胜门外北沙滩一号6号信箱
  • 邮编：100083
  • 邮箱：njxb@caams.org.cn
  • 电话：010-64882610 64867367
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1298
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1964/S
  • 邮发代号:2-363
  • 获奖情况:
  • 荣获中国科协优秀期刊二等奖,1997～2000年连续4年获中国科协择优资金,被列入中国期刊方阵,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:42884