研究目的
为了对光伏系统进行评估、控制以及最大功率点跟踪，人们始终期望获得准确可靠的光伏电池和组件模型参数识别。
研究成果
所提出的PGJAYA算法在所有对比算法中展现出卓越性能，能识别最精确的参数并具有强鲁棒性。研究得出结论：PGJAYA是光伏电池与组件模型参数识别的有效方法。
研究不足
提供的内容中未明确提及该研究的局限性。
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一种用于光伏电池和组件参数识别的性能引导JAYA算法
DOI：10.1016/j.apenergy.2019.01.008
期刊：Applied Energy
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
为对光伏系统进行评估、控制及最大功率点跟踪，准确可靠的光伏电池与组件模型参数辨识始终是研究重点。本研究提出一种性能引导的JAYA算法（PGJAYA）用于提取不同光伏模型的参数。该算法通过概率量化种群中个体的表现，使每个个体能自适应选择平衡探索与开发能力的进化策略进行搜索，并利用量化表现选取范例构建有前景的搜索方向。此外，在当前最优解周围引入自适应混沌扰动机制以发掘更优解替换最差解，从而提升种群整体质量。通过单二极管、双二极管和光伏组件三种标准数据集验证PGJAYA的参数估计性能，对比统计结果表明该算法始终能获得最精确且鲁棒性强的参数，在所有对比算法中表现最优?；诓煌嘈凸夥榧菔植崾笛槭莸牟馐越徊街な?，该算法在不同辐照度和温度条件下均能取得优异结果。这些优势表明PGJAYA是极具前景的光伏电池与组件模型参数辨识方法。
作者：
Kunjie Yu，Boyang Qu，Caitong Yue，Shilei Ge，Xu Chen，Jing Liang
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