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题名改进人工生态系统优化算法解决光伏模型参数辨识问题
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作者
张伟伟
余晓秋
张卫正
文笑雨
王晓
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机构
郑州轻工业大学计算机与通信工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第21期72-78,共7页
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基金
国家自然科学基金(51905494)
河南省高等教育改革研究与实践项目(2021SJGLX115Y)资助
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文摘
光伏模型同时具有非线性和多模态的特点,传统算法在对其参数识别时易陷入局部最优,且识别精度不足。提出了一种改进的人工生态系统优化算法(IAEO),通过引入非线性控制参数调整策略来平衡探索与开发的关系,利用混沌的遍历性和非重复性来增强算法的探索能力。仿真实验表明,在单、双和三二极管和光伏组件模型上,改进算法的参数识别精度均超过99.9%,相较于原算法的RMSE值在四种模型上平均提高5.5%,和五种先进算法对比具有较强的优势。采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶3种光伏组件在不同的光照和温度条件下进行测试,改进算法在不同环境中依然保持较高的准确性和稳定性。
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关键词
改进的人工生态系统优化算法
非线性控制参数调整策略
光伏模型
参数识别
进化算法
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Keywords
improved artificial ecosystem optimization algorithm
nonlinear control parameter tuning strategy
photovoltaic model
parameter identification
evolutionary algorithm
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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