改进人工生态系统优化算法解决光伏 模型参数辨识问题

来源：电子测量技术杂志2023年第21期北京时间：

作者：张伟伟，余晓秋，张卫正，文笑雨，王晓

单位：郑州轻工业大学计算机与通信工程学院 郑州 450002

摘要：光伏模型同时具有非线性和多模态的特点，传统算法在对其参数识别时易陷入局部最优，且识别精度不足。提出了一种改进的人工生态系统优化算法（IAEO），通过引入非线性控制参数调整策略来平衡探索与开发的关系，利用混沌的遍历性和非重复性来增强算法的探索能力。仿真实验表明，在单、双和三二极管和光伏组件模型上，改进算法的参数识别精度均超过99.9%，相较于原算法的RMSE值在四种模型上平均提高5.5%，和五种先进算法对比具有较强的优势。采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶3种光伏组件在不同的光照和温度条件下进行测试，改进算法在不同环境中依然保持较高的准确性和稳定性。

关键词：改进的人工生态系统优化算法;非线性控制参数调整策略;光伏模型;参数识别;进化算法

基金资助：国家自然科学基金（51905494）、河南省高等教育改革研究与实践项目（2021SJGLX115Y）资助