基于改进差分进化与选择性扰动的光伏模型参数辨识

Parameter Identification of Photovoltaic Models Using an Improved Differential Evolution With Selective Perturbation

Zhenghao Song · Chongle Ren · Zhenyu Meng · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月

光伏（PV）模型的合适参数设置对于准确预测实际光伏电池在各种条件下的电流 - 电压（I - V）特性起着至关重要的作用。然而，由于参数具有多峰性和非线性，其识别工作颇具挑战性。为此，我们提出一种基于选择性扰动的改进差分进化算法（SPIDE）来解决光伏模型的参数识别问题。本文的创新点可总结如下：首先，提出了一种基于种群中心的变异策略，用于扰动陷入停滞的个体。其次，提出了一种新的参数自适应技术，该技术根据进化的不同阶段，基于小波基函数和柯西分布生成缩放因子 $F$。第三，将基于 t 分布概率密度函数...

解读: 从阳光电源的业务角度来看，这项基于改进差分进化算法的光伏模型参数辨识技术具有重要的应用价值。准确的光伏模型参数是我们开发高性能逆变器、优化MPPT算法以及构建智能能源管理系统的基础。 该技术的核心价值在于解决了光伏电池I-V特性建模中的多模态和非线性难题。对于阳光电源而言，精确的参数辨识能够显著提...