为精准捕捉输入特征与最大功率之间的复杂非线性关系，提出了改进神经网络的船用光伏发电系统最大功率预测方法。构建船用光伏发电系统的数学模型，通过考虑数学模型内太阳能电池特性系数，提取船舶光伏发电系统最大输出功率映射特征。通过Fletcher-Reeves共轭梯度法改进神经网络，利用改进神经网络精准捕捉输入映射特征与最大功率之间的复杂非线性关系，预测最大功率。实验证明，经过改进后的神经网络，最大功率预测区间的平均带宽均较小。在不同天气工况下，该方法最大功率预测的可靠性均较高。
To accurately capture the complex nonlinear relationship between input features and maximum power, an improved neural network based maximum power prediction method for marine photovoltaic power generation systems is proposed. Construct a mathematical model for a marine photovoltaic power generation system, and extract the maximum output power mapping feature of the ship's photovoltaic power generation system by considering the characteristic coefficients of solar cells in the mathematical model. By using the Fletcher Reeves conjugate gradient method to improve the neural network, we can accurately capture the complex nonlinear relationship between input mapping features and maximum power, and predict the maximum power. Experimental results have shown that the improved neural network has a smaller average bandwidth in the maximum power prediction interval. The reliability of maximum power prediction using this method is high under different weather conditions.
2025,47(13): 95-99 收稿日期：2024-8-13
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2025.13.017
分类号：U662
基金项目：河北省教育厅科学研究资助项目（ZC2023092）；沧州市科技计划自筹经费项目（23244101021）
作者简介：杜瑶(1989-),男,硕士,讲师,研究方向为新能源发电技术
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