采用改进型SOS算法的光伏组件模型参数辨识
Parameter identification of photovoltaic module models using improved SOS algorithm
湖南大学 a. 电气与信息工程学院; b. 信息科学与工程学院, 长沙 410082
摘要
针对当前大部分光伏（photovoltaic，PV）模型参数辨识算法均存在准确性低和可靠性差等问题，提出了一种采用改进型共生生物搜索算法（symbiotic organisms search，SOS）的光伏组件模型参数辨识方法。首先，为提高标准SOS算法的寻优性能，提出了新的改进型SOS算法，记做ImSOS算法。该算法在标准SOS算法的生物种群初始化阶段采用了准反射学习机制；在互利共生搜索阶段采用了改进受益因子策略；在偏利共生搜索阶段采用了收缩随机数产生因子区间策略。其次，给出了采用ImSOS算法求解基于实验测量电流—电压（I-V）数据的光伏组件模型参数辨识问题的具体步骤及实现流程。最后，利用实际Sharp ND-R250A5光伏组件进行实验，通过与标准SOS算法以及其他七种新颖智能优化算法进行对比验证，结果表明了ImSOS算法在光伏组件模型参数辨识的有效性和优越性。可见ImSOS算法为准确可靠地辨识光伏组件模型参数提供了一种新的有效方法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(51277059,61374172,61773157)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0741
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1034-1042
文章编号: 1001-3695(2020)04-016-1034-09
发布历史
[2020-04-05] 印刷出版
引用本文
康童, 姚建刚, 金敏, 等. 采用改进型SOS算法的光伏组件模型参数辨识 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (4): 1034-1042. (Kang Tong, Yao Jiangang, Jin Min, et al. Parameter identification of photovoltaic module models using improved SOS algorithm [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (4): 1034-1042. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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