【摘 要】
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快速准确辨识光伏电池参数对于电池输出功率预测及电池故障诊断模型的研究具有重要意义.针对传统智能算法应用于光伏电池参数辨识时存在准确性低、易陷入早熟的问题,提出一种精英反向粒子群算法(EOPSO),在算法进化过程中,对当前种群中的优秀个体根据概率进行精英反向学习,生成精英反向种群,并将精英反向种群与当前种群进行竞争,当算法陷入停滞时,对最优个体进行柯西变异.将该算法应用于光伏电池参数辨识,实验结果表明,精英反向粒子群算法能准确辨识光伏电池参数.
【机 构】
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湖南工程学院电气与信息工程学院,湖南省风电装备与电能变换协同创新中心
【基金项目】
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湖南省教育厅科研资助项目(19A117),湖南省自然科学基金资助项目(2020JJ6021).
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快速准确辨识光伏电池参数对于电池输出功率预测及电池故障诊断模型的研究具有重要意义.针对传统智能算法应用于光伏电池参数辨识时存在准确性低、易陷入早熟的问题,提出一种精英反向粒子群算法(EOPSO),在算法进化过程中,对当前种群中的优秀个体根据概率进行精英反向学习,生成精英反向种群,并将精英反向种群与当前种群进行竞争,当算法陷入停滞时,对最优个体进行柯西变异.将该算法应用于光伏电池参数辨识,实验结果表明,精英反向粒子群算法能准确辨识光伏电池参数.
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