[發明專利]一種基于BP神經網絡的光伏系統發電效率綜合評估方法

有效

• 申請號: 201410689756.1
• 申請日: 2014-11-25
• 公開（公告）號: CN104408562B
• 公開（公告）日: 2018-01-16
• 發明（設計）人: 王景丹;龔曉偉;雷振峰;孔波;劉桂蓮;董永超;王賢立;牛高遠;王以笑;王國軍;霍富強;鄧健慎;周培東;趙萌萌;張鵬飛
• 申請（專利權）人: 許繼集團有限公司;國家電網公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/02
• 代理公司: 鄭州睿信知識產權代理有限公司41119
• 代理人: 胡泳棋

1.一種基于BP神經網絡的光伏系統發電效率綜合評估方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)選取評估指標集：利用評估指標間的顯著性檢驗將直接或間接關乎光伏系統發電效率的影響因素分成n類，然后對每一類選取若干相關指標，形成指標集，并根據光伏系統發電效率評估指標集建立評估指標體系；

(2)構建評估標準集：對應評估指標集設定每一項評估指標的理想取值范圍；

(3)利用BP神經網絡算法對各評估指標權值進行調整：將影響待評估對象效率的指標作為BP神經網絡輸入層神經元建立神經網絡模型，并進行神經網絡訓練，在學習過程中對權值不斷調整更新；

(4)采集一組對應于待評估對象的評估指標的實測值輸入已訓練好的BP神經網絡評估模型中，BP神經網絡的輸出值即為待評估對象的實際效率值，將該效率值與評估標準集中對應的設定值比較，分析得出效率評估結論；

步驟(3)中所述評估指標權值的計算方法為：

i)根據各層神經元之間的權重系數計算得到相關顯著性系數r_ij，計算公式為

ii)根據步驟i)中的相關顯著性系數計算得到相關指數R_ij，計算公式為

iii)根據步驟ii)中的相關指數計算得到絕對影響系數S_ij，計算公式為

其中，i為輸入單元，i＝1,2，…，m；j為輸出單元，j＝1,2，…，l；k為隱含單元，k＝1,2，…，p；w_ki為輸入層神經元i與隱含層神經元k之間的權值；w_jk為隱含層神經元k與輸出層神經元j之間的權值；所述絕對影響系數即是所述評估指標權值。

2.根據權利要求1所述的基于BP神經網絡的光伏系統發電效率綜合評估方法，其特征在于：所述步驟(1)中每一類指標中既有定量指標，又有定性指標，將各指標通過非參數檢驗方法進行優化，并以抽樣方法將定性指標轉換為可定量的指標，形成指標集。

3.根據權利要求1所述的基于BP神經網絡的光伏系統發電效率綜合評估方法，其特征在于：所述BP神經網絡模型為三層結構，包括輸入層、隱含層和輸出層，輸入層包括評估標準集中各待評估對象對應的評估指標，輸出層為各待評估對象的效率。

4.根據權利要求3所述的基于BP神經網絡的光伏系統發電效率綜合評估方法，其特征在于：對BP神經網絡進行訓練時，首先搜集若干組待評估對象評估指標的實測值{X_i}作為樣本，并根據評估標準集確定對應的期望輸出；然后對{X_i}進行標準化處理，消除量綱后得到{x_i}；之后將{x_i}作為學習樣本輸入到BP神經網絡模型中對BP神經網絡進行訓練。