一种机理-数据混合驱动的光伏电池模型构建方法

本发明属于光伏电池模型参数辨识技术领域，公开一种机理‑数据混合驱动的光伏电池模型构建方法。建立光伏电池的机理模型；明确用于求解机理模型参数的目标函数；通过AAEMDE算法，求取实验工况下的机理模型参数；针对每个机理模型参数，构建基于BP神经网络的校正模型；校正模型的输入均为辐照强度、温度，输出分别为每个机理模型参数的校正值，对机理模型参数进行校正。设计带有加速开发机制的自适应差分进化算法，并将其用于光伏电池混合模型的构建中。该算法显著提高了基本差分进化算法的寻优精度和收敛速度。