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摘要
由于长期的板面积灰会对光伏板输出功率有影响，而积灰又受天气状况影响，因此为了探究气象因素与光伏板表面的积灰量的关系，提出一种基于改进麻雀算法(MSSA)优化的支持向量机(SVM)的积灰预测模型。经过综合性的选择，该模型把降雨量、温度等气象因素作为输入，对板面的积灰进行预测。通过引入Logistic-tent混沌映射对种群进行初始化，避免种群产生集聚性；又引入一个动态变化因子，对发现者和加入者的数量进行自适应的调整，改善原始麻雀算法收敛速度慢、精确度低和容易出现局部收敛的缺点。将改进算法寻优得到的参数带入模型，并与其他寻优算法模型进行比较，结果表明：MSSA-SVM积灰预测模型预测误差更小，拟合程度更高。最后分析积灰密度对输出功率的影响，并根据降雨情况对组件清洗进行指导。
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