采用改进型SOS算法的光伏组件模型参数辨识

作者：康童; 姚建刚; 金敏; 朱向前; 文武

来源：计算机应用研究, 2020, (04): 1034-1042.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0741

• 共生生物搜索算法
• 准反射学习
• 元启发式算法
• 光伏组件模型
• 参数辨识 symbiotic organisms search algorithm
• quasi-reflection-based learning
• metaheuristic
• photovoltaic module models
• parameter identification

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Im SOS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Im SOS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,...

• 单位
  湖南大学