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基于增强型探索性樽海鞘链方法的光伏电池模型参数辨识

DOI：10.1016/j.energy.2020.117333 期刊：Energy 出版年份：2020 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 光伏系统（PVSs）在未来电力系统中的集成正成为一个更具吸引力的选择。因此，与光伏系统运行相关的研究引起了极大关注。特别是，由于光伏电池特性的非线性及其对辐照水平和温度等气象条件的广泛依赖性，识别光伏电池模型参数的研究仍是一个活跃领域。本文提出了一种基于反向学习的改进樽海鞘群算法（OLMSSA），用于精确识别光伏电池/模块电气等效电路的双二极管模型参数。研究采用六种元启发式算法（包括最新发布的基础算法SSA）结合双二极管基准测试光伏模型及实际光伏?？?，对OLMSSA的性能进行评估。实验结果和深入的对比研究清楚地表明，OLMSSA具有很强的竞争力，甚至显著优于大多数最新开发的参数识别方法的报告结果。
作者： Abdelkader Abbassi，Rabeh Abbassi，Ali Asghar Heidari，Diego Oliva，Huiling Chen，Arslan Habib，Mohamed Jemli，Mingjing Wang
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研究概述 实验方案

研究目的

提出一种基于反向学习的改进樽海鞘群算法（OLMSSA），用于精确识别光伏电池/组件电气等效电路的双二极管模型参数。

研究成果

与其它元启发式算法相比，所提出的OLMSSA算法在精确识别光伏电池/组件双二极管模型参数方面展现出更优性能。该算法具有更高的精度、鲁棒性和收敛性，有望成为光伏系统优化与能源管理的有效工具。

研究不足

该研究聚焦于特定环境条件下光伏电池/组件的双二极管模型。将OLMSSA算法的性能与有限组元启发式算法进行了对比。未来工作可探索其在其他光伏模型及局部阴影或失配条件下的应用。

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