Yin Xiong · Yimo Luo · Jinqing Peng · Qiangzhi Zhang 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.327

准确建立光伏（PV）电池的模型对于光伏系统的仿真、评估、控制和优化至关重要。在现有的光伏模型中，二极管电路模型和桑迪亚阵列性能模型（Sandia Array Performance Model）应用较为广泛。然而，这些模型具有非线性、多模态和多变量的特性，使得精确获取模型参数变得十分困难。为解决这一问题，本研究提出了一种基于种群分割的多变异差分进化算法（PSMDE），用于光伏模型的参数提取。该算法采用所提出的分割方法，将种群动态划分为三个子种群，每个子种群采用不同的变异策略进行更新，从而有效应对...

解读: 该光伏模型参数提取算法对阳光电源SG系列逆变器的MPPT优化具有重要应用价值。精准的光伏电池建模可提升逆变器在复杂工况下的最大功率点跟踪精度,特别是动态光照条件下的功率预测能力(误差3.74-5.91%)。该算法可集成至iSolarCloud平台,用于电站建模仿真与预测性维护,优化ST储能系统的充放...