使用二次插值学习对光伏模型参数识别进行 rime 算法的增强
Shazly A Mohamed1, Abdullah M Shaheen2, Mohammed H Alqahtani3
1Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, South Valley University, Qena, 83523, Egypt. Drshazlyabdo@eng.svu.edu.eg.
一个新的改进的Rime Metaheuristic优化 (IRMO) 与二次插值学习 (QIL) 增强了光伏 (PV) 模型参数估计. 这种方法优化了太阳能系统,以提高效率和性能预测.
科学领域:
- 可再生能源工程可再生能源工程
- 计算智能是一种计算智能.
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 精确的光伏 (PV) 模型参数估计对于太阳能系统优化和性能预测至关重要.
- 现有的方法在管理光伏模块表征的复杂性方面面临挑战.
- 三重二极管模型 (DM) 是一个复杂的模型,需要强大的参数估计技术.
研究的目的:
- 为 PV 参数估计提出了一种新的改进的 Rime Metaheuristic 优化 (IRMO) 结合二次插值学习 (QIL).
- 为了提高太阳能优化和光伏模块设计的准确性和弹性.
- 在处理复杂的光伏模型时解决现有优化算法的局限性.
主要方法:
- 开发了一种改进的Rime Metaheuristic优化 (IRMO) 算法,其灵感来源于rime增长过程.
- 整合了二次插值学习 (QIL) 技术,以提高搜索多样性和适应性.
- 应用了新的IRMO和原来的RMO来预测三种不同的光伏模块三重二极管模型 (DM) 的参数:光伏PWP201,STM6-40/36和RTC法国.
- 基于已发表的结果,将IRMO的性能与当代算法进行了比较.
主要成果:
- 拟议的IRMO算法显示了参数估计准确度的平均显著改善.
- 在Photowatt PWP201实现了49.56%的平均改善,在STM6-40/36实现了62.56%的平均改善,在R.T.C. France实现了34.15%的平均改善.
- QIL技术通过促进勘探和减少过早地趋同到局部最佳状态来增强搜索过程.
结论:
- 新的IRMO与QIL相结合,为三倍二极管模型提供了更准确和灵活的PV参数估计方法.
- 这种先进的优化技术为太阳能优化和光伏模块设计提供了更精确的视角.
- 与现有方法相比,IRMO算法显示出更高的性能,为更高效的太阳能利用铺平了道路.
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