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基于麻雀搜索优化的梯度提升决策树方法对采矿业光伏（PV）能源利用影响因素的环境影响分析及增强
Energy ( IF 9.0 ) Pub Date : 2021-11-09 , DOI: 10.1016/j.energy.2021.122561 Praful Kumar Ganti 1 , Hrushikesh Naik 1 , Mohanty Kanungo Barada 2
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更新日期：2021-11-09
Energy ( IF 9.0 ) Pub Date : 2021-11-09 , DOI: 10.1016/j.energy.2021.122561 Praful Kumar Ganti 1 , Hrushikesh Naik 1 , Mohanty Kanungo Barada 2
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本文提出了一种混合技术，以从环境影响中恢复太阳能光伏 (PV) 能源系统的效率。所提出的技术是麻雀搜索算法和梯度提升决策树的结合；因此它被命名为 SSA-GBDT 方法。所提出的技术的目的是提高太阳能光伏能源系统的效率，并最大限度地从光伏阵列去除功率。光伏组件电压、电流和功率由 SSA 测量，并创建可能的离线数据库。使用带有电参数的数据库，使用 GBDT 在线开发模型。数据集包含一些参数，如粒度和粉尘重量输入以及最大功率值输出变量。然后，所提出的技术在 MATLAB/Simulink 平台上实现，并与现有技术进行了性能比较。光伏在正常条件、积尘条件、水滴条件和部分遮光条件下的性能是考虑的情况。在这种情况下，光伏参考辐照度和温度、光伏电流、电压和发电功率、有功和无功功率、电网电流和电压、逆变器功率也被评估。还分析了 ANN、GBDT、SSA 和建议系统等解决方案过程中光伏功率的效率比较。电压和发电功率、有功和无功功率、电网电流和电压、逆变器功率也被评估。还分析了 ANN、GBDT、SSA 和建议系统等解决方案过程中光伏功率的效率比较。电压和发电功率、有功和无功功率、电网电流和电压、逆变器功率也被评估。还分析了 ANN、GBDT、SSA 和建议系统等解决方案过程中光伏功率的效率比较。
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