基于自適應混沌粒子群算法的光伏電池模型參數(shù)辨識
本文選題:太陽能電池模型 切入點:參數(shù)估計 出處:《電工技術學報》2014年09期 論文類型:期刊論文
【摘要】:光伏電池模型參數(shù)的快速準確辨識在光伏陣列的輸出功率預測、最大功率點跟蹤以及電池故障模型的特性研究方面具有非常重要的工程意義。針對大部分傳統(tǒng)智能算法用于系統(tǒng)參數(shù)辨識時的辨識精確受參數(shù)初值影響較大,而且算法易陷入早熟的問題,利用自適應混沌粒子群算法(SA-CPSO)對光伏電池模型參數(shù)進行辨識。將混沌算法與粒子群算法融合,對粒子群進行混沌初始化并促使陷入局部最優(yōu)的粒子進行混沌搜索,引導其跳出局部極值從而搜索到更好的解;同時引入自適應調(diào)整策略來有效控制全局與局部搜索,提高了進化后期算法的收斂精度。經(jīng)過仿真和實驗測試,證明SA-CPSO算法在光伏電池模型參數(shù)辨識方面具有較高的精確度和快速性。還通過實驗探討了輻照度變化對太陽能電池參數(shù)的影響。
[Abstract]:The fast and accurate identification of photovoltaic cell model parameters is used to predict the output power of photovoltaic array. The research of maximum power point tracking and the characteristics of battery fault model is of great engineering significance. The accuracy of most traditional intelligent algorithms used in system parameter identification is greatly affected by the initial parameters. Moreover, the algorithm is easy to fall into premature problem. The parameters of photovoltaic cell model are identified by using adaptive chaotic particle swarm optimization algorithm (SA-CPSO), and the chaos algorithm and particle swarm optimization algorithm are fused. The chaos of particle swarm is initialized and chaotic search is made to lead the particle to jump out of the local extremum to find a better solution, and the adaptive adjustment strategy is introduced to effectively control the global and local search. The convergence accuracy of the late evolutionary algorithm is improved. It is proved that the SA-CPSO algorithm has high accuracy and rapidity in the parameter identification of photovoltaic cell model, and the influence of irradiance on the parameters of solar cell is also discussed through experiments.
【作者單位】: 天津大學電氣與自動化工程學院;
【基金】:國家基礎研究項目(973計劃)(2009CB219700) 天津市重點科技支撐項目(09ZCGYGX01100) 天津市太陽能光電建筑應用示范項目(2011E1-002)資助
【分類號】:TM914.4
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,本文編號:1613182
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