基于RBF神经网络的PV_T组件短期温度预测.pdf

标题中的“基于RBF神经网络的PV_T组件短期温度预测”指的是使用径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络来预测光伏/热能（Photovoltaic/Thermal, PV/T）系统的组件在短期内的温度变化。这项工作是针对PV/T系统在热电协调控制中的温度控制问题，特别是针对非线性和大滞后特性，通过提前预测组件温度，以优化系统控制策略。 描述中的关键信息强调了使用RBF神经网络建立数据预测模型，以及该模型在A类天气（晴天、晴间多云、多云间晴）下的表现。通过仿真分析，预测方法显示出较高的精度，最大相对误差为13.22%，最大平均相对误差为3.6%。这表明该方法在实际应用中具有较高的可靠性和实用性，为PV/T系统的进一步研究提供了技术基础。 RBF神经网络是一种特殊的前馈神经网络，以其快速收敛和高精度的特性在许多预测和分类任务中被广泛应用。在本文中，RBF神经网络用于处理PV/T组件的温度数据，构建预测模型。需要收集不同天气条件下的组件温度数据，然后利用这些数据训练RBF网络，以学习输入（如天气条件、光照强度等）与输出（组件温度）之间的映射关系。一旦模型训练完成，就可以对未来的温度变化进行预测，帮助控制系统提前做出决策，提高PV/T系统的运行效率。 标签中的“神经网络”、“深度学习”和“机器学习”暗示了这种方法属于人工智能领域。RBF神经网络虽然不是深度学习的典型代表，但它是机器学习中的一种监督学习方法。在这个问题中，它利用已有的历史数据进行训练，形成一个能够模拟实际物理过程的预测模型。 “数据建模”则指出了在解决这个问题时，需要构建一个能够描述PV/T组件温度变化的数据模型。这个模型基于RBF神经网络，通过学习历史数据中的模式和趋势，预测未来的温度变化。 这篇文章探讨了使用RBF神经网络对PV/T组件温度进行短期预测的方法，解决了系统控制中的非线性和大滞后问题，通过仿真验证了预测模型的准确性，并指出这种预测技术对于提升PV/T系统性能和研究的价值。这一研究有助于推动清洁能源领域的科技进步，尤其是在优化光伏热能综合系统控制策略方面。