一个比较研究的性能十个元启发算法对参数估计的太阳能光伏模型的性能

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.
• 光伏技术 光伏技术

背景情况:

• 精确的参数估计对于太阳能光伏 (PV) 模型至关重要,特别是考虑到非线性行为和环境影响.
• 挑战包括计算复杂性和潜在的优化错误,影响可靠的光伏性能预测.
• 超启发式算法为解决这些复杂的优化问题提供了一个有希望的方法.

研究的目的:

• 在各种太阳能光伏模型中对各种参数估计的十种新的元启发算法的性能进行比较分析.
• 确定最有效的算法,以优化单二极管,双二极管和三二极管光伏模型,以及光伏模块模型.
• 提供关于可再生能源研究中元启发式方法的适用性和效率的见解.

主要方法:

• 评估了十个元启发式算法:鱼优化算法,高尔夫优化算法,科蒂优化算法,猪优化算法,生长优化算法,人工原生虫优化算法,秘书鸟优化算法,母亲优化算法,选举优化算法,技术和职业教育和培训基础优化算法.
• 将算法应用于四种标准的光伏模型:单二极管,双二极管,三二极管和光伏模块模型.
• 使用执行时间,功能评估和解决方案最佳性等指标评估性能,使用弗里德曼测试进行排名.

主要成果:

• 在不同的光伏模型中,在十个评估的元启发算法中观察到显著的性能差异.
• 增长优化器在所有考虑的光伏模型中始终表现出卓越的性能.
• 增长优化器实现了低根平均平方误差:9.86E-04 (单二极管),9.82E-04 (双/三极管) 和1.23E-02 (模块模型).

结论:

• 增长优化器被确定为光伏模型参数估计的最高性能算法.
• 它的持续有效性表明,未来提高效率和准确性的巨大潜力.
• 该研究为选择和开发用于优化可再生能源系统的元启发算法提供了有价值的指导.