研究目的
基于灰色聚类和第二曲线波神经网络预测光伏（PV）泵送系统的性能比，为调节各部分降损措施提供指导。
研究成果
在所有测试方法中，第二曲线波神经网络具有最高的预测精度和效率，能准确预测光伏水泵系统的性能比。后续研究应着重修正主要影响因素、优化第二曲线波神经网络结构并改进优化算法。
研究不足
该研究未涉及光伏提水系统性能水平主要影响因素的修正、二级曲波神经网络结构的优化，以及二级神经网络优化算法的改进以降低计算负担并提高预测效率。
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基于灰色聚类与二阶曲波神经网络的光伏提水系统性能比预测
DOI：10.1016/j.energy.2019.01.028
期刊：Energy
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
性能比是衡量光伏（PV）水泵系统质量和效率的重要参数，正确预测该参数可为制定降低各部分损耗的措施提供指导。因此，本研究提出了一种基于灰色聚类与二阶曲波神经网络的光伏水泵系统性能比预测模型。分析了性能比的含义，并总结了影响光伏水泵系统性能水平的主要因素。结合二阶曲波变换与前馈神经网络构建了二阶曲波神经网络，并设计了其网络结构?；诟慕幕疑劾嗄Ｐ腿范搜盗费居氩馐匝镜姆掷啵芯苛讼嘤Φ氖Ｐ?。采用萤火虫算法对二阶曲波神经网络进行优化。通过灰色聚类确定训练样本的灰色分类，利用不同参数的萤火虫算法优化不同结构的二阶曲波神经网络进行训练，随后采用测试样本进行预测分析。仿真结果表明，二阶曲波神经网络具有最高的预测精度和效率，能够正确高效地预测光伏水泵系统的性能比。
作者：
Bin Zhao，Yi Ren，Diankui Gao，Lizhi Xu
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