针对标准智能优化算法辨识光伏(photovoltaic,PV)模型参数时存在准确度低、可靠性差和易出现早熟收敛的缺点,提出了一种改进的灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法用于辨识PV模型参数。利用S型曲线的特点设计了一种基于S...针对标准智能优化算法辨识光伏(photovoltaic,PV)模型参数时存在准确度低、可靠性差和易出现早熟收敛的缺点,提出了一种改进的灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法用于辨识PV模型参数。利用S型曲线的特点设计了一种基于S型函数的非线性调整控制参数a策略,以平衡算法的全局勘探和局部开采能力;以一定概率对当前最优决策层个体执行反向学习策略,帮助群体跳出局部最优。选取4个复杂函数测试IGWO算法的性能,利用实际光伏模型测量数据对IGWO算法进行检验。结果表明,IGWO算法相比其他算法,能更准确且稳定地辨识PV模型参数。展开更多
文摘针对标准智能优化算法辨识光伏(photovoltaic,PV)模型参数时存在准确度低、可靠性差和易出现早熟收敛的缺点,提出了一种改进的灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法用于辨识PV模型参数。利用S型曲线的特点设计了一种基于S型函数的非线性调整控制参数a策略,以平衡算法的全局勘探和局部开采能力;以一定概率对当前最优决策层个体执行反向学习策略,帮助群体跳出局部最优。选取4个复杂函数测试IGWO算法的性能,利用实际光伏模型测量数据对IGWO算法进行检验。结果表明,IGWO算法相比其他算法,能更准确且稳定地辨识PV模型参数。
