动态莱维-布罗恩海洋捕食者算法用于光伏模型参数优化.
Yassine Bouteraa1, Mohammad Khishe2,3
1Department of Computer Engineering, College of Computer Engineering and Sciences, Prince Sattam Bin Abdulaziz University, 11942, Al-Kharj, Saudi Arabia. yassine.bouteraa@isbs.usf.tn.
一个新的动态莱维-布罗恩海洋捕食者算法 (DLBMPA) 提高了太阳能光伏 (PV) 模型的准确性. 这种增强方法为光伏参数估计提供了更快的融合和更高的精度.
科学领域:
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 计算智能是一种计算智能.
- 电气工程 电气工程
背景情况:
- 太阳能光伏 (PV) 系统由于其动态和多模式性质而具有复杂的特征,使准确的建模变得复杂.
- 传统的优化方法,如海洋捕食者算法 (MPA),面临着在搜索机制之间不可预测的过渡 (莱维飞行和布朗步行) 的挑战.
研究的目的:
- 为海洋捕食者算法 (MPA) 引入一种新的动态转移函数,以提高其在太阳能光伏 (PV) 建模中的性能.
- 为准确的光伏参数估计开发更强大,更有效的优化技术.
主要方法:
- 在MPA中开发动态转移函数,以调节布朗步行 (BW) 和莱维飞行 (LF) 之间的相互作用.
- 整合一个约束处理技术,以解决光伏建模中的参数化限制,创建动态的莱维-布罗尼安MPA (DLBMPA).
- 对DLBMPA的比较性能分析与使用各种光伏模型 (SDM,DDM,TDM) 的十种已建立的优化算法进行比较.
主要成果:
- 在PV参数估计中,DLBMPA在PV参数估计中实现了9.7 × 10-4的统计学上显著的平均RMSE,超过了其他十种算法 (p < 0.05).
- 优化的DLBMPA在不同的辐射和温度水平上表现出高精度,平均计算时间为13毫秒.
- 与PV参数估计的现有技术相比,DLBMPA表现出更高的收速度和准确性.
结论:
- 拟议的动态转移功能显著提高了MPA对光伏建模的性能.
- DLBMPA为估计太阳能光伏参数提供了高效,准确和快速的解决方案,克服了传统方法的局限性.
- 对于可靠的太阳能系统分析,DLBMPA代表了计算智能的重大进步.
更多相关视频
14:33Optimize Flue Gas Settings to Promote Microalgae Growth in Photobioreactors via Computer Simulations
Published on: October 1, 2013
10:36Author Spotlight: Optimization of Airflow Velocities in Battery Cooling Systems for Enhanced Thermal Performance and Reduced Energy Consumption
Published on: November 3, 2023
相关概念视频
Maxwell-Boltzmann Distribution: Problem Solving
This distribution function f(v) is defined by saying that the expected number N (v1,v2) of particles with speeds between v1 and v2 is given by
Ampere-Maxwell's Law: Problem-Solving
To solve the problem, we can use the equations from the analysis of an RC circuit and Maxwell's version of Ampère's law.
For the first part of...
Poisson's And Laplace's Equation
Ampere's Law: Problem-Solving
Specific steps need to be considered while calculating the symmetric magnetic field distribution...
Differential Form of Maxwell's Equations
Electrostatic Boundary Conditions
The surface integral of an electric field is given by Gauss's law in integral form and is related to...
