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🔥 内容介绍

摘要： 光伏（PV）模型精确参数提取对于光伏系统的性能评估、控制和优化至关重要。然而，由于光伏模型的非线性特性以及模型参数间的复杂耦合关系，传统优化算法在提取模型参数时往往面临收敛速度慢、精度不足等问题。本文旨在探讨基于新型战争策略优化算法的光伏模型优化方法。首先，对光伏模型的数学表达式进行详细分析，并概述现有参数提取方法的局限性。其次，重点介绍一种新兴的基于战争策略的优化算法，详细阐述其设计思想、关键算子以及算法流程。最后，将该算法应用于光伏模型参数提取，并通过与其他经典优化算法的对比实验，验证其在收敛速度、寻优精度和鲁棒性方面的优越性。本文的研究结果为光伏模型的精确参数提取提供了一种新的思路和方法，并为光伏系统的建模与优化奠定了理论基础。

1. 引言

随着全球能源危机的日益加剧和环境保护意识的不断提高，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源，得到了广泛的关注和应用。光伏系统的性能直接影响着其经济效益和社会效益。准确的光伏模型是进行系统仿真、性能预测、故障诊断和控制优化的基础。然而，光伏模型的参数提取是一个复杂的优化问题，涉及多个参数的非线性优化。

光伏模型的数学表达式通常包含二极管理想因子、光生电流、饱和电流、串联电阻和并联电阻等参数，这些参数之间存在复杂的耦合关系。传统的参数提取方法主要包括：解析法、迭代法和优化算法。解析法依赖于光伏电池的特定工作点数据，适用范围有限；迭代法计算量大，容易陷入局部最优；优化算法，如遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）等，虽然能够找到全局最优解，但往往存在收敛速度慢、容易陷入早熟收敛等问题。

因此，寻求一种高效、精确的光伏模型参数提取方法，对提高光伏系统的效率和可靠性具有重要意义。本文提出一种基于新型战争策略优化算法的光伏模型优化方法，旨在克服传统优化算法的局限性，提高参数提取的精度和效率。

2. 光伏模型及参数提取问题

2.1 光伏模型数学表达式

光伏模型主要分为单二极管模型、双二极管模型和三二极管模型。单二极管模型因其结构简单、计算量小而被广泛应用。单二极管模型的电流-电压（I-V）关系可以表示为：

css

I = Iph - Is * (exp((V + I * Rs) / (n * Vt)) - 1) - (V + I * Rs) / Rsh

其中：

• I：输出电流

• V：输出电压

• Iph：光生电流

• Is：饱和电流

• n：理想因子

• Vt：热电压，Vt = kT/q，k为玻尔兹曼常数，T为绝对温度，q为电子电荷

• Rs：串联电阻

• Rsh：并联电阻

光伏模型参数提取的目标就是通过优化算法，找到一组最佳的参数组合（Iph, Is, n, Rs, Rsh），使得模型输出的I-V曲线与实际测量的I-V曲线之间的误差最小。

2.2 参数提取问题描述

光伏模型参数提取问题可以转化为一个优化问题，其目标函数通常定义为测量值与模型计算值之间的均方根误差（RMSE）：

css

RMSE = sqrt(1/N * Σ(Imeasured,i - Icalculated,i)^2)

其中：

• N：测量数据的数量

• Imeasured,i：第i个测量电流值

• Icalculated,i：第i个模型计算电流值

参数提取的目标就是最小化RMSE，从而得到最佳的参数组合。然而，由于光伏模型的高度非线性以及参数间的复杂耦合关系，使得RMSE曲面呈现出复杂的特性，存在大量的局部最优解。因此，传统的优化算法容易陷入局部最优，无法找到全局最优解。

3. 新型战争策略优化算法

本文采用一种新型的基于战争策略的优化算法来进行光伏模型参数提取。该算法模拟了战争中的军队行动策略，通过敌我双方的对抗和策略调整，最终实现全局最优解的搜索。

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