研究目的
对包含众多光伏面板的太阳能电站进行关键参数识别与优化，以提高传统电磁暂态仿真的准确性。
研究成果
提出了一种基于遗传算法的光伏电站关键参数辨识与优化新方法，并通过仿真测试验证了该方法的有效性。该方法通过辨识和优化关键参数提高了仿真的准确性。
研究不足
电磁暂态模型的复杂性和集成电力电子设备供应商的多样性使得光伏参数的准确性不如传统同步发电机。
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基于遗传算法的光伏电站关键参数辨识与优化
DOI：10.1088/1742-6596/1449/1/012044
期刊：Journal of Physics: Conference Series
出版年份：2020
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
随着光伏发电渗透率的持续增长，其对电力系统稳定性的影响较以往更为显著。然而由于参数精度相对较低，传统用于评估该影响的电磁暂态仿真存在偏差。因此，对包含大量光伏组件的太阳能电站进行关键参数辨识与优化具有重要价值，该方法可避免组合爆炸问题。本文提出了一种关键参数辨识方案，并建立了基于遗传算法的优化方法以提高精度。仿真测试验证了所提方法的有效性。
作者：
Zhimei Zhang，Shaowei Huang，Ying Chen，Wei Wei
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