基于人工蜂群算法优化RBF神经网络的光伏组件故障诊断定位方法

摘要

随着光伏装机容量的迅速增长以及国家光伏补贴的逐步取消,针对提高光伏发电效率与收益的研究具有重要意义。首先,为精确定位光伏故障以降低运维成本,提出以组串支路电流与组件温度为故障定位特征量。其次,为提高光伏故障诊断效率,利用人工蜂群算法(artificialbeecolony,ABC)优化RBF神经网络的中心、函数宽度及权值,提出将其应用于光伏组件故障诊断定位研究。最后,根据盐城市响水县1.5MW光伏电站数据,经Matlab仿真研究并与传统RBF神经网络相比较,结果验证了所提理论的准确性。