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一种用于光伏电池参数估计的无隐喻新算法

DOI：10.1016/j.ijleo.2020.164559 期刊：Optik 出版年份：2020 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 通过精确建模太阳能电池可提升光伏系统性能，但由于缺乏准确的电池参数，电池建模存在误差。要建立可靠的太阳能光伏电池模型，制造商提供的数据手册中并不包含所需参数，因此需要对这些必需参数进行充分估算。基于此观察，本文提出一种简单的多目标优化算法来估算电池参数。虽然现有多种优化算法解决该问题，但大多数因局部极小值和过早收敛而导致次优结果。为此，本文提出两种无隐喻的简易算法——Rao-2（R-II）和Rao-3（R-III）算法用于光伏电池参数估算。通过将所提算法与其他知名优化算法进行性能比较，验证了其优越性。为验证算法有效性，还将估算参数与实验结果（含统计分析）进行对比。结果表明，这两种算法更适用于三种光伏模型的有效参数估算。
作者： M. Premkumar，Thanikanti Sudhakar Babu，Subramaniam Umashankar，R. Sowmya
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出并验证两种无需隐喻的简单算法——Rao-2（R-II）和Rao-3（R-III），用于精确估算太阳能光伏电池参数，以提高太阳能光伏系统的性能。

研究成果

所提出的Rao-2（R-II）和Rao-3（R-III）算法在估计太阳能光伏电池参数方面表现出优于其他知名优化算法的性能。它们在不同光伏模型中提供高解精度、可靠性和鲁棒性，使其成为提高太阳能光伏系统性能的有效工具。

研究不足

该研究仅限于估算特定类型光伏模型（单二极管、双二极管和三二极管）的参数，未探讨所提算法在其他可再生能源系统或不同环境条件下的适用性。

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