基于改进的布谷鸟搜索光伏电池模块参数识别与仿真

【摘要】：光伏电池模块参数识别是一个具有多个局部极值的非线性优化问题,传统的优化技术很难进行精确识别.基于交叉熵方法构建一种改进的布谷鸟搜索,该方法利用交叉熵全局优化算法和布谷鸟搜索的协同演化来快速而精确识别光伏模块参数.实验结果表明所构建的算法用于识别光伏模块参数是可行和有效的,且具有全局搜索能力强、优化精度高和鲁棒性好等特性. 【作者单位】： 皖西学院金融与数学学院;
【关键词】： 光伏电池模型 参数识别 交叉熵 布谷鸟搜索
【基金】：安徽高校省级自然科学研究项目(KJ2013B345) 六安市定向委托皖西学院市级研究项目(2012LW021)
【分类号】：TM914.4
【正文快照】： 0引言近年来,随着化石燃料价格的飙升以及大气污染的日趋严重,可再生能源的开发和使用得到迅速发展,其中太阳能光伏发电系统尤为突出[1].构建准确刻画光伏电池电气特性的模型是光伏电池系统研究中一项非常重要的工作.目前实际应用中最为常见的是单二极管模型和双二极管模型[2]

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