动态多样性捕获差分进化精确设计复杂非线性光伏系统：一种启发式案例

Dynamic diversity capture differential evolution to accurately design complex nonlinear photovoltaic system: A heuristic case

Tianyu Gaoa · Yajun Zhang · Juan Zhaob · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.290

摘要 在可再生能源转型背景下，太阳能光伏（PV）技术的应用必须依赖高效且可靠的参数辨识方法，以确保系统的长期稳定运行。由于光伏模型具有高度非线性且参数难以准确估计，本文提出了一种改进的动态多样性捕获L-SHADE算法结合参数矩阵预分解的方法（DcL-SHADED），用于估计光伏模型中的未知参数。在DcL-SHADED中，首先通过分解方法将待估计的参数预先分解为具有不同属性的参数子集；其次，提出一种动态种群多样性捕获机制，用以判断不同代际种群多样性的变化趋势；进一步地，设计了一种最优个体引导的进化...

解读: 该光伏参数辨识算法对阳光电源SG系列逆变器的MPPT优化具有重要应用价值。DcL-SHADED通过动态种群多样性捕获机制和参数矩阵预分解,可精确识别光伏系统非线性特性,有助于提升逆变器在复杂工况下的最大功率点跟踪精度。该方法可集成至iSolarCloud平台的预测性维护模块,实现光伏阵列参数在线辨识...