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浮体式太阳能发电系统的强化学习基准测试与原型开发：结合棕熊优化算法的实验研究与LSTM建模
Benchmarking reinforcement learning and prototyping development of floating solar power system: Experimental study and LSTM modeling combined with brown-bear optimization algorithm
Mohamed E. Zay · Shafiqur Rehman · Ibrahim A.Elgendy · Ali Al-Shaikhi 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.332
摘要 本研究对浮体式太阳能光伏（SFPV）系统与地面安装式太阳能光伏（GSPV）系统进行了全面的对比性实验研究、性能评估分析以及增强型人工智能（AI）建模。两种系统——SFPV与GSPV——均在沙特阿拉伯阿尔-霍巴尔巴林湾地区相同的严苛环境条件下安装、测试并进行比较，详细评估了电功率输出、光伏组件表面温度、光伏直流电压与电流，以及能量产出和效率。此外，本研究还构建了一种混合人工智能框架，该框架融合了轻量梯度提升机（LightGBM）、门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）模型，并通过...
解读: 该研究对阳光电源浮式光伏系统集成具有重要价值。SFPV相比地面电站发电量提升59.25%、组件温度降低32.36%,验证了浮式方案的技术优势。LSTM-BBOA混合AI模型(R²达0.9999)可应用于iSolarCloud平台的预测性维护,优化SG系列逆变器的MPPT算法。浮式场景的温度控制特性有...