研究目的
开发一种基于三二极管模型和花粉授粉优化算法（FPOA）的新型参数提取优化方法，以精确模拟和匹配大型硅太阳能电池的I-V特性。
研究成果
三二极管模型与FPOA相结合，为工业太阳能电池提供了更优的拟合效果，能准确捕捉单二极管和双二极管模型无法呈现的I-V特性。与DE和PSO方法相比，FPOA在参数提取效率方面展现出更低的MAE值。
研究不足
该研究仅限于基于仿真的验证，未包含物理实验。三二极管模型虽然更精确，但在某些情况下与双二极管模型相比显示出略高的平均绝对误差（MAE）值。
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[IEEE 2019电力与先进计算技术创新会议(i-PACT) - 印度维洛尔(2019.3.22-2019.3.23)] 2019年电力与先进计算技术创新会议(i-PACT) - 工业太阳能电池参数提取的新型优化方法
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[IEEE 2019电力与先进计算技术创新会议(i-PACT) - 印度维洛尔(2019.3.22-2019.3.23)] 2019年电力与先进计算技术创新会议(i-PACT) - 工业太阳能电池参数提取的新型优化方法
DOI：10.1109/i-PACT44901.2019.8959966
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
本研究采用三二极管模型构建光伏(PV)系统的集总参数等效电路。通过花粉传播优化算法(FPOA)求解太阳能电池的各项参数。理论估算值与工业级双二极管模型样本存在差异——双二极管模型无法准确获取太阳能电池的多个电流分量，而三二极管模型能精确提取数据。FPOA被用于提取该三二极管模型的不同参数，其优化过程的优势在于单阶段内同步完成局部与全局搜索。通过仿真实验，将FPOA性能与差分进化(DE)算法及粒子群优化(PSO)算法进行对比，结果表明包含FPOA的三二极管模型性能优于双/单二极管模型。此外，该模型能更清晰地解析大尺寸硅太阳能电池特性。
作者：
Chellaswamy C，Rajasree Rao Y，Taha，Mohammad Jawwad，Mohammed Shaji，Gulshan Sharma
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