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摘要
为了提高光伏发电系统建模过程中光伏电池的参数辨识精度，在基本的教与学优化算法(teaching-learning-based optimization, TLBO)的基础上，针对其存在易于出现精度不高且陷入局部最优等问题，提出了一种基于分组的教与学优化算法(grouping teaching-learning-based optimization, GTLBO)。GTLBO算法在教学阶段采用了分组教学的方式，并对教学因子进行了改进，将GTLBO算法应用于单二极管模型、双二极管模型和3个光伏组件模型的参数提取。实验结果表明，与其他优化算法相比，GTLBO算法在光伏模型参数提取方面更加准确可靠。其次，相对于基础的TLBO算法，GTLBO算法的收敛速度和辨识精度都得到了提高，具有一定的可行性和实用性。
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单位贵州大学; 贵州电网有限责任公司
