Parametrien tunnistaminen aurinkokenno

Parametrien tunnistus aurinkokennomalleista käyttämällä parannettua etsivää salpiketjuihin perustuvaa lähestymistapaa

Aurinkosähköjärjestelmien (PVS) integrointi tuleviin sähköjärjestelmiin kasvaa houkuttelevammaksi valinnaksi.

Siten PVS: ien toimintaan liittyvät tutkimukset ovat saaneet valtavan kiinnostuksen. Erityisesti tutkimus PV-solumallin parametrien tunnistamiseksi on edelleen ketterä kenttä, koska PV-solujen ominaisuuksien epälineaarisuus ja sen laaja riippuvuus säteilytyksen ja lämpötilan sääolosuhteista.

Tässä artikkelissa ehdotetaan oppositiopohjaista oppimismodifioitua Salp-parven algoritmia (OLMSSA) PV-kennon / moduulin sähköisen ekvivalenttipiirin kahden diodimallin parametrien tarkkaan tunnistamiseen. OLMSSA: n suorituskyvyn arvioimiseksi käytetään kuutta metaheuristista algoritmia, mukaan lukien äskettäin julkaistu perusalgoritmi SSA, jota käytetään kaksoisdiodin vertailutestin PV-mallin kanssa, ja käytännön PV-moduulia.

Kokeelliset tulokset ja perusteellinen vertaileva tutkimus osoittavat selvästi, että OLMSSA on erittäin kilpailukykyinen ja jopa huomattavasti parempi kuin useimpien äskettäin kehitettyjen parametrien tunnistamismenetelmien raportoidut tulokset.