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基于蜣螂优化算法的光伏电池参数辨识 被引量：7
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作者 郑修斌 陈珺 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期51-63,共13页
为解决当前光伏电池参数辨识精度低、速度慢、稳定性较差等问题,本文引入Tent混沌映射初始化种群,使初始解尽可能均匀地分布在解空间内;加入Levy飞行策略,更新蜣螂滚球行为时的个体位置,跳出局部最优解,扩大搜索范围;采用自适应t分布和... 为解决当前光伏电池参数辨识精度低、速度慢、稳定性较差等问题,本文引入Tent混沌映射初始化种群,使初始解尽可能均匀地分布在解空间内;加入Levy飞行策略,更新蜣螂滚球行为时的个体位置,跳出局部最优解,扩大搜索范围;采用自适应t分布和动态选择策略,在更新蜣螂位置时使用以迭代次数为自由度参数的t分布变异算子对进行扰动,增强算法的全局开发能力和局部探索能力,加快收敛速度;提出一种基于蜣螂优化算法的光伏电池参数辨识方法。实验结果表明,对RTC France的单二极管模型、双二极管模型和光伏组件Photowatt-PWP 201模型进行参数辨识,获得的均方根误差分别为0.000 986、0.000 983、0.002 425。本文提出的方法可以更快更精确地辨识出光伏电池参数,且误差小,具有较高的稳定性。 展开更多
关键词 光伏电池 参数辨识 蜣螂优化算法 元启发式算法
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