应用DSO算法来估计基于三倍二极管模型的太阳能光伏系统的参数
P Ashwini Kumari1, C H Hussaian Basha2, Rajendhar Puppala3
1School of Electrical and Electronics Engineering, Reva University, Bangalore, India.
本研究介绍了无人机中队优化 (DSO),这是一种通过估计15个参数来准确建模太阳能光伏 (SPV) 系统的新技术. 通过改善SPV性能预测,DSO提高了电网效率和弹性.
科学领域:
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 电气工程 电气工程
- 计算智能是一种计算智能.
背景情况:
- 太阳能光伏 (SPV) 技术对于脱碳能源网和提高能源效率至关重要.
- 由于固有的非线性性,对SPV系统的准确建模具有挑战性.
- 在一次性电路模型中精确识别参数对于可靠的SPV性能预测至关重要.
研究的目的:
- 开发一种新的,准确的方法来估计太阳能光伏系统三二极管等效电路模型的15个参数.
- 解决SPV系统中的非线性建模挑战.
- 改进P-V和I-V性能曲线的模拟,以提高精度.
主要方法:
- 提出了一种新的优化技术,无人机中队优化 (DSO),灵感来自人类的文物.
- 该DSO方法用于估计SPV系统的三二极管等效电路模型的参数.
- 在各种气候条件下,使用两种商业光伏电池 (法国RTC和照片瓦特-201) 评估该技术的性能.
主要成果:
- DSO技术准确地模拟了P-V和I-V曲线之间的非线性关系,最大限度地降低了实验数据和计算数据之间的差异.
- 拟议的方法为SPV系统提供了非常准确的参数估计.
- 与现有方法相比,DSO技术实现了RTC (6.7776 × 10 - 4) 和PWP光瓦特 (0.002310324 × 10 - 4) 细胞的最小根平均平方误差 (RMSE).
结论:
- 无人机中队优化为复杂的太阳能光伏模型中的参数估计提供了优越的方法.
- 该方法提高了SPV系统建模的准确性,有助于更可靠的能源电网集成.
- DSO在不同气候状态中表现出强大的适应性性能,验证了其在现实应用中的有效性.
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