基于新型智能算法对太阳能无人机光伏组件电压预测控制研究

针对BP网络算法预测光伏组件电压易陷入局部最优解,提出一种新型智能算法--自适应差分进化算法优化BP神经网络(BPNN).太阳能无人机光伏组件电压的预测是通过自适应差分进化算法对BP神经网络的初始值和阈值进行优化,经过不断趋同、异化、迭代,输出最优个体,并按照编码规则将其解码后得到BP神经网络的初始权值和初始阈值,建立SaDE-BPNN电压预测模型.为了证明新方法的优良性能,选取均值绝对误差、均值绝对误差、均方根误差和相对误差4种精度指标对模型的精度进行评价.实验结果表明,SaDE优化BPNN后的平均绝对误差比BPNN低约30％.SaDE优化后的BPNN的均值绝对误差和均方根误差均小于BPNN,分别约为0.65和0.043.以上数据表明,新方法提高了预测的精度,实现了全局优化,能够显著提高预测效果.