研究目的
开发一种增强型哈里斯鹰优化（BHHO）技术，以实现更稳定的模型并有效估计单二极管光伏模型的参数。
研究成果
所提出的BHHO方法在单二极管光伏模型参数估计中展现出卓越的精度和可靠性，其误差低于其他成熟方法，对实际应用极具价值。
研究不足
该研究聚焦于单二极管模型，未涉及双二极管模型——后者在低辐照度条件下精度更高，但更为复杂且耗时。
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基于增强变异的哈里斯鹰优化算法用于单二极管太阳能电池模型参数识别
DOI：10.1016/j.enconman.2020.112660
期刊：Energy Conversion and Management
出版年份：2020
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
为在光伏组件安装前实现其模型性能，开发可靠精确的参数识别方法处理光伏模型往往不可或缺。迄今为止，已有多种随机方法被提出用于分析该问题的特征空间。然而，由于探索与开发倾向不足，以及光伏参数提取问题中存在的多峰性与非线性特征，部分基于随机的方法可能呈现不理想结果。本文提出增强型哈里斯鹰优化算法（BHHO）以实现更稳定的模型，并有效估计单二极管光伏模型参数。该BHHO方法融合了受花粉传播算法（FPA）启发的随机进化探索步骤，以及结合2-Opt算法的差分进化（DE）强大变异机制。所提策略不仅有助于BHHO算法加速收敛，还能协助其扫描搜索盆地的新生区域。结果表明，相较于基础版本及多种成熟方法，本BHHO算法具有更高精确度与可靠性。通过七种光照温度条件下的真实实验数据对BHHO方法进行了严格验证。此外，统计指标显示该BHHO方法相较同类算法误差更低，对实际应用具有重要价值。
作者：
Hussein Mohammed Ridha，Ali Asghar Heidari，Mingjing Wang，Huiling Chen
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