摘要
本发明涉及光伏发电建模与仿真技术领域,特别是一种基于改进共生物搜索算法的光伏模型参数辨识方法及系统。在传统SOS算法的基础上引入了复数编码机制由原先的一维实数编码拓展至二维复数编码空间,以扩大群体的搜索范围增强算法的寻优能力和速度;建立光伏模型,确定待辨识的参数解向量;采用均方根误差作为光伏模型的参数辨识目标函数;运行改进复数编码SOS算法辨识光伏模型未知参数,旨在最小化实测电流数据与模拟结果间的差异,从而追求两者间最佳的拟合效果。本发明提出改进算法在单二极管模型、双二极管模型和光伏组件模型参数辨识过程中均具有良好的适用性且能够快速寻优,在平衡全局与局部最优解方面有效减少预测误差,提高参数识别精度。
技术关键词
光伏组件模型
搜索算法
编码机制
模型参数辨识
灰狼优化算法
蜻蜓算法
阶段
生物
因子
表达式
二极管反向
寄生虫
策略
实测电流
电池并联
预测误差
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