研究目的
展示多模态函数数据，这些函数模拟了五块光伏组件在部分遮阴条件下的性能表现，并提供一个数据集用于评估优化算法和系统识别技术的性能。
研究成果
提供的数据集可用于分析在动态太阳辐照度和工作温度条件下运行的光伏组件，这模拟了光伏系统中出现的部分阴影效应。该数据集也有助于评估最大功率点跟踪控制器的性能和系统识别技术。
研究不足
所呈现的数据基于模拟，可能无法完全反映光伏组件在部分遮阴下的所有实际工况。
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基于光伏组件阵列的多模态函数数据及人工神经网络近似方法作为测试优化算法的场景
DOI：10.1016/j.dib.2019.104669
期刊：Data in Brief
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
本文展示了模拟五块光伏组件在局部阴影条件下性能的多模态函数数据。这些函数通过数学建模的PeV曲线获得，呈现具有多个局部极大值和一个全局极大值的光伏组件特性。此外还展示了前馈神经网络的数据，这些数据是对数学建模所得多模态函数的近似逼近。关于多模态函数建模、神经网络架构及数据应用方法，我们已在先前发表的论文《应用数值优化算法搜索多模态函数全局极值：黄金分割法与模拟退火法比较》[1]中进行了讨论。数据通过C语言代码模拟获得，导出为DAT文件后整理成四个Excel表格。每个表格分别呈现光伏阵列五块组件的电压与功率数据，包括多模态函数本身及人工神经网络实现的多模态函数近似值。由此获得的数据集可用于评估优化算法和系统辨识技术在多模态函数中的应用性能。
作者：
Carlos Robles-Algarín，Adalberto Ospino Castro，Diego Restrepo-Leal
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