基于改进蝗虫优化算法的光伏电池模型参数辨识

发布时间：2023-04-04 22:31

　　针对蝗虫优化算法容易陷入局部最优、收敛精度不足等缺点,提出一种改进蝗虫优化算法。将混沌算法与蝗虫优化算法融合,对蝗虫优化算法进行混沌初始化,改善初始种群质量;再引入差分进化算法的差分策略,通过变异、交叉和选择过程,维持种群的多样性,增大算法跳出局部最优的可能性,从而使算法能搜索到更好的解;在个体更新部分引入了粒子群算法的思想,以当前的最优个体为目标进行个体位置更新,加快算法寻优速度。将改进蝗虫优化算法用于多晶硅太阳能电池模型参数的辨识中,并通过与其它智能优化算法的比较,验证了改进蝗虫算法辨识太阳能电池参数的有效性和优越性。通过实验验证了改进蝗虫优化算法在不同光照下对太阳能电池参数的辨识效果。

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【文章目录】：
1 引言
2 光伏电池模型
3 蝗虫优化算法及其改进
    3.1 蝗虫优化算法
    3.2 改进蝗虫优化算法
        3.2.1 混沌初始化
        3.2.2 差分进化策略
        3.2.3 直线寻优
        3.2.4 算法步骤
4 光伏电池模型参数辨识
    4.1 不同算法的辨识实验比较
    4.2 不同光照条件下太阳能电池模型参数辨识
5 结论



本文编号：3782174