基于改进SOS算法的光伏组件模型参数识别

简介：
本研究提出了一种基于改进SOS（社会蜘蛛优化）算法的方法，用于精确识别光伏组件的模型参数，提升光伏发电系统的性能分析和优化能力。 针对当前大多数光伏（photovoltaic, PV）模型参数辨识算法存在的准确性低和可靠性差的问题，本段落提出了一种采用改进型共生生物搜索算法（symbiotic organisms search, SOS）的光伏组件模型参数识别方法。首先，为了提高标准SOS算法的寻优性能，提出了新的改进型SOS算法，并将其命名为ImSOS算法。该算法在标准SOS算法的生物种群初始化阶段采用了准反射学习机制；在互利共生搜索阶段使用了改进受益因子策略；而在偏利共生搜索阶段则应用了收缩随机数产生因子区间的策略。 其次，本段落详细介绍了如何利用ImSOS算法解决基于实验测量电流—电压（I-V）数据的光伏组件模型参数辨识问题的具体步骤和实现流程。最后，通过实际Sharp ND-R250A5光伏组件进行实验，并与标准SOS算法以及其他七种新颖智能优化算法进行了对比验证。结果表明了ImSOS算法在光伏组件模型参数辨识中的有效性和优越性。这证明了ImSOS算法为准确可靠地识别光伏组件的模型参数提供了一种新的有效的途径。