一种基于教学-学习优化与简化方法相结合的高效光伏组件性能参数提取与精确预测新方法

A novel hybrid Teaching-Learning-Based optimization and Reduced-Form approach for efficient parameter extraction and accurate prediction of photovoltaic module performance

Fatima Ezzahra Ait Salah · Noureddine Maouhoub · Kawtar Tifidat · Paula Anghelit 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.341

准确的太阳能电池建模及其等效模型参数的精确定义对于预测最大输出功率至关重要。本文提出了一种用于提取和预测光伏组件模型五个参数的新型混合方法。该方法将基于最小二乘法的解析技术与教学-学习优化算法相结合，首先利用解析方法将待求参数数量从五个减少至两个，从而有效应对光伏参数提取过程中因高维搜索空间带来的复杂性问题，显著提高了求解效率与精度。所提方法通过多种光伏组件技术的实际数据进行了验证，结果表明其均方根误差值较低：Photowatt-PWP201组件为0.002133 A，STP6-120/36组件...

解读: 该混合优化算法对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT控制具有重要价值。通过精确提取光伏组件五参数模型并预测最大功率输出(误差<2.96%),可显著提升逆变器功率跟踪精度和发电效率。该方法可集成至iSolarCloud平台,实现不同组件技术(单晶/多晶)的自适应参数辨识,优化MPPT算法在复杂工况下的...