摘要：针对光伏电池复杂难以建模的非线性特性,本文提出一种基于粒子群算法（PSO）的反向传播（BP）神经网络建模方法。神经网络具有很强的非线性拟合能力,但同时也存在收敛速度慢、容易陷入局部极值、建模精度不高等缺点。本文采用粒子群算法来优化神经网络的内部连接权值,以改善神经网络的性能,并基于这种改进的神经网络构建光伏电池动态模型。测试及仿真结果表明,通过此法建立的光伏电池模型辨识精度高,收敛速度快,取得了较好的效果。

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