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基于混合蛙跳算法的光伏阵列参数辨识方法

论文摘要

在建立太阳电池工程用简化模型的基础上,确定需辨识的参数,并将某光伏电站提供的实测数据划分为晴天、阴天、多云及阴雨4种天气类型。采用混合蛙跳算法(SFLA)对各天气状况下的模型参数进行辨识,并运用实测数据对辨识结果进行算例验证;随后将混合蛙跳算法与粒子群算法的辨识结果对比,进一步验证混合蛙跳算法的优越性,从而使简化模型输出与实测曲线更为一致。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 光伏阵列数学模型
  •   1.1 太阳电池数学模型
  •   1.2 光伏阵列数学模型
  •   1.3 待辨识参数的选取
  •   1.4 目标函数的建立
  • 2 基于SFLA的光伏阵列参数辨识
  • 3 辨识结果分析及算例验证
  •   3.1 基于SFLA的参数辨识结果分析
  •   3.2 基于实测数据的辨识结果算例验证
  •   3.3 SFLA与粒子群算法（PSO）对比验证
  • 4 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 徐岩,高兆,朱晓荣

    关键词: 光伏阵列,参数辨识,混合蛙跳,实测数据,天气类型,粒子群

    来源: 太阳能学报 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)

    基金: 国家重点研发计划(2016YFB0900203)

    分类号: TM615

    页码: 1903-1911

    总页数: 9

    文件大小: 1479K

    下载量: 194

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/f2828d9914f9cd0de7f9b431.html