基于T-S模糊神经网络的光伏阵列在线故障诊断方法
摘要:
本发明提供一种基于T‑S模糊神经网络的光伏阵列在线故障诊断方法,包括如下步骤:S1、根据光伏阵列故障种类及其特征参数,确定实时数据的输入参数、故障诊断结果输出量;S2、预处理反映光伏阵列故障特征的历史输入数据;S3、构建T‑S模糊神经网络,确定前件网络输入层,采用规则自分裂技术构造前件网络的隶属函数层结构;确定前件网络模糊计算层和规则归一化层;采用模糊C均值算法(FuzzyC‑Means,FCM)对前件网络的隶属函数进行初始化;构建后件网络的结构;采用自适应LM算法(ImprovedAdaptiveLevenberg‑Marquardt,IALM)优化T‑S模糊神经网络的参数;S4、将输入的实时数据进行预处理,由T‑S模糊神经网络诊断并输出故障诊断结果。
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