论文摘要
针对太阳电池组件参数辨识精确度不高的问题,提出一种采用蜂群算法应用于参数辨识的方法。太阳电池组件模型采用单二极管串并联模型,在确定太阳能组件参数范围后,利用提出的蜂群算法对电池组件参数进行辨识。在蜂群算法中,不同的蜜蜂用不同类型的路径修改自己的位置,从而避免了过早收敛于局部最优解,进行全局搜索最优解。实验结果表明,蜂群优化算法的辨识的均方根差值为0.00241,计算电流(测量的25组电流值)总误差为0.0413,明显优于混沌无性繁殖算法、混沌粒子群算法、模式搜索算法、模拟退化算法,为太阳电池组件的参数辨识提供了一种新的方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 简献忠,吴明伟,肖儿良,姜冠祥,蔡留美,郑照平
关键词: 太阳电池组件,参数辨识,蜂群算法,均方根差
来源: 太阳能学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海雄博精密仪器股份有限公司
基金: 国家自然科学基金(2014AA110501),上海市宝山区科委产学研项目(bkw2015130)
分类号: TM914.4;TP18
页码: 741-747
总页数: 7
文件大小: 1257K
下载量: 148
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