基于混沌自适应权重改进蛇优化算法的光伏电池参数提取
摘要
针对光伏电池单二极管参数的提取中，蛇优化算法收敛速度慢、收敛精度低、易于陷入局部最优的问题，提出一种混沌自适应权重改进蛇优化算法。混沌的初始化以及自适应权重的设置可动态地改善算法在寻找食物、战斗、交配中的比例。通过对比不同光强和温度下理论与实验伏安数据，验证了改进算法的有效性。结果表明，相比于蛇优化算法，改进算法在收敛速度方面提高约219.7%，精度提高约58.40%，稳定性提高约49.57%。且发现光强对光生电流的影响比温度大，温度对反向饱和电流、串联电阻、并联电阻、理想因子的影响比光强大。
引用本文（GB/T 7714）
朱洪林 Zhu Honglin, 肖文波 Xiao Wenbo, 周恒 Zhou Heng, 等. 基于混沌自适应权重改进蛇优化算法的光伏电池参数提取[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024.
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