光伏電池模型參數(shù)的快速準(zhǔn)確辨識在光伏陣列的輸出功率預(yù)測、最大功率點(diǎn)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。傳統(tǒng)的數(shù)值分析算法在系統(tǒng)參數(shù)辨識時的辨識精確受參數(shù)初值影響較大,而智能優(yōu)化算法通常不借助于某種問題的特有條件,被廣泛認(rèn)為是解決困難優(yōu)化問題的有效方法。分子動理論優(yōu)化算法(KMTOA)以分子動理論作為基礎(chǔ)支撐,并將分子間的吸引—排斥運(yùn)動過程轉(zhuǎn)換為算法的勘探—開發(fā)尋優(yōu)機(jī)制,屬于擬物理規(guī)律的群智能優(yōu)化算法一類。本文針對光伏電池模型參數(shù)中非線性方程組求解的復(fù)雜特點(diǎn),選擇利用分子動理論優(yōu)化算法對光伏電池模型進(jìn)行參數(shù)辨識。主要工作如下:首先,闡述太陽能電池參數(shù)估計(jì)問題的重要性,并詳細(xì)介紹太陽能電池模型和參數(shù)辨識方法。介紹總結(jié)傳統(tǒng)參數(shù)辨識方法和智能優(yōu)化方法之間的優(yōu)劣,分析本文算法對比其他不同優(yōu)化機(jī)制算法的優(yōu)勢和特色,提出采用KMTOA來解決太陽能電池參數(shù)辨識問題。其次,從算法本身特性出發(fā),提出基于反向?qū)W習(xí)和變加速運(yùn)動機(jī)制的改進(jìn)策略。探究了分子動理論優(yōu)化算法的群集現(xiàn)象,針對算法存在的優(yōu)缺點(diǎn),融合了反向?qū)W習(xí)策略和變加速運(yùn)動概念兩種策略。改進(jìn)算法在單、多模態(tài)和偏移測試函數(shù)的實(shí)驗(yàn)中取得了...

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【學(xué)位級別】：碩士

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圖1-1城市使用可再生能源情況匯總圖

湘潭大學(xué)碩士學(xué)位論文1第一章緒論1.1研究背景及意義“能源”（EnergySource）這一術(shù)語，是指能為人類在社會經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)過程中提供能量（如熱量、電能、光能和動力能等）的物質(zhì)統(tǒng)稱。其中包括煤炭、石油、天然氣、生物質(zhì)能和電力、熱力，以及其他新能源和可再生能源。能源為國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展....

圖1-32011-2019年中國光伏發(fā)電裝機(jī)容量和發(fā)電量增長趨勢

湘潭大學(xué)碩士學(xué)位論文2和發(fā)電量構(gòu)成中將占據(jù)主導(dǎo)地位，其中風(fēng)能和太陽能將會作為可再生能源的主力軍[9-11]。聯(lián)合國官方發(fā)布的全球可再生能源報(bào)告中指出光伏在可再生能源發(fā)展十年的過程（2010-2019年）中遠(yuǎn)超于其它能源技術(shù)[12]。報(bào)告中提到，新能源發(fā)電量從2010年的414GW....

圖1-22010年-2019年各種可再生能源發(fā)電技術(shù)新增產(chǎn)能圖

湘潭大學(xué)碩士學(xué)位論文2和發(fā)電量構(gòu)成中將占據(jù)主導(dǎo)地位，其中風(fēng)能和太陽能將會作為可再生能源的主力軍[9-11]。聯(lián)合國官方發(fā)布的全球可再生能源報(bào)告中指出光伏在可再生能源發(fā)展十年的過程（2010-2019年）中遠(yuǎn)超于其它能源技術(shù)[12]。報(bào)告中提到，新能源發(fā)電量從2010年的414GW....

圖1-5硅太陽能電池結(jié)構(gòu)示意圖

湘潭大學(xué)碩士學(xué)位論文5電池構(gòu)造為四種，分別是致密層、活化層、傳輸層和對電極。該電池在光電轉(zhuǎn)換效率的巨大提升，使其成為了薄膜電池的有力競爭者。1.3太陽能電池模型概述太陽能電池將太陽輻射的能量轉(zhuǎn)換為電能的過程，是通過材料的光生伏打效應(yīng)來實(shí)現(xiàn)[32]。如圖1-5所示為硅太陽能電池的結(jié)....

本文編號：4017977