研究目的
提出两种改进方法——自适应搜索范围（ASR）和改进的牛顿-拉夫逊法（iNRM），以在不降低精度的前提下提升光伏组件双二极管模型迭代计算方法的运算速度。
研究成果
所提出的改进方案ASR和iNRM在不影响精度的前提下，将二极管双模型迭代算法的计算速度最高提升了4.7倍。这些改进方案实施简单且无需额外输入信息，对于低配置计算机的应用而言是至关重要的优化。
研究不足
该研究仅限于光伏组件的双二极管模型，未探讨其他模型。这些改进对配置较低的计算机最为有益。
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[2018年IEEE亚太电力与能源工程会议(APPEEC) - 马来西亚哥打基纳巴卢（2018.10.7-2018.10.10）] 2018 IEEE PES亚太电力与能源工程会议(APPEEC) - 加速光伏组件双二极管模型迭代算法的改进方法
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[2018年IEEE亚太电力与能源工程会议(APPEEC) - 马来西亚哥打基纳巴卢（2018.10.7-2018.10.10）] 2018 IEEE PES亚太电力与能源工程会议(APPEEC) - 加速光伏组件双二极管模型迭代算法的改进方法
DOI：10.1109/APPEEC.2018.8566417
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
本工作提出两项改进——即自适应搜索范围（ASR）和优化牛顿-拉夫逊法（iNRM），以提升二极管模型迭代计算法的运算速度。这些改进显著提高了计算速度，且未牺牲任何精度。此外，它们实施简便，无需额外输入信息。通过采用ASR，算法每次迭代仅需计算P-V曲线的部分区间（25%）。而iNRM则通过引导各电压点的初始电流值来优化曲线计算。为评估其有效性，原始算法及其改进版本均采用Matlab脚本编码，用于识别三种不同技术光伏组件的模型参数。实测发现同时应用ASR和iNRM的算法计算速度最高可提升4.7倍，且计算得出的模型参数值完全一致——表明原始算法的精度得以保留?；谡庑┯攀?，这些改进被视为算法的关键优化，尤其适用于低配置计算机应用场景。
作者：
Vun Jack Chin，Zainal Salam
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