基于人类进化优化器改编版本的光伏系统的参数识别
Jun Qian1, Hui Zhang2, Shun Wang3
1School of Mechanical Engineering, Nanjing Vocational University of Industry Technology, Nanjing, 210023, Jiangsu, China. JQn2016@163.com.
本研究介绍了一个优化管道,使用适应人类进化优化器 (AHEO) 准确地建模光伏 (PV) 系统参数. 在预测光伏模块性能时,AHEO显著减少了错误.
科学领域:
- 可再生能源可再生能源是可再生能源.
- 太阳能光伏发电 太阳能光伏发电
- 计算优化计算优化
背景情况:
- 对光伏 (PV) 电池和模块进行准确的建模对于太阳能系统至关重要.
- 优化算法为光伏模块的参数近似提供了一个有希望的方法.
- 现有的方法在实现光伏系统参数估计的高精度方面面临挑战.
研究的目的:
- 开发一个优化管道,用于在光伏系统中精确的参数估计.
- 应用一种新的元启发算法,即适应人类进化优化器 (AHEO),用于PV参数建模.
- 为了最大限度地减少光伏系统的模拟和测量I-V曲线之间的根平均平方误差 (RMSE).
主要方法:
- 实施光伏系统参数识别的优化管道.
- 使用适应人类进化优化器 (AHEO),一个元启发算法.
- 在商用光伏模块上验证拟议的方法.
主要成果:
- 基于AHEO的方法在建模光伏模块参数方面表现出高精度.
- 与传统方法相比,实现了根平均平方误差 (RMSE) 显著减少34.6%.
- 优化管道有效地减少了预测和测量的I-V曲线之间的差异.
结论:
- 与AHEO一起提出的优化管道是准确的光伏系统参数建模的有效方法.
- 在减少光伏模块表征的RMSE方面,AHEO提供了卓越的性能.
- 这项研究通过改进的建模技术,有助于提高太阳能系统的可靠性和效率.
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