基于改进极限学习机算法的定日镜光斑偏移量预测研究

作者：章俊涛; 洪凯星^*; 陈乐

来源：太阳能学报, 2021, 42(11): 103-110.

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2019-1169

• 塔式太阳能热发电
• 定日镜
• 粒子群优化
• 光斑偏移量
• ELM算法
• 预测精度

为了提高定日镜反射光斑偏移量预测的准确度,保障定日镜的聚光效果,该文将时间点作为极限学习机(ELM)算法的输入量,并利用粒子群优化算法来优化ELM算法中的权值和阈值,建立基于改进ELM算法的定日镜反射光斑偏移量预测模型。以杭州某地所测的296组定日镜反射光斑偏移量样本数据为实例,运用Matlab进行仿真,并与BP算法和ELM算法的预测结果进行对比分析,分析结果表明,改进ELM算法的预测精度更高,可为定日镜反射光斑偏移量预测提供一种有效的方法,同时验证了改进ELM预测模型在降低定日镜反射光斑偏移量方面的可行性,给日后塔式定日镜跟踪误差的校正提供一种新的参考思路。

• 单位
  中国计量大学; 机电工程学院