Parameteridentifikation der Photovoltaikzelle

Parameteridentifikation von Photovoltaikzellmodellen unter Verwendung eines verbesserten Ansatzes auf der Basis explorativer Salpketten

Die Integration von Photovoltaikanlagen (PVS) in zukünftige Stromversorgungssysteme wird immer attraktiver.

Daher haben die Studien zum Betrieb von PVS großes Interesse geweckt. Insbesondere die Forschung zur Identifizierung von PV-Zellmodellparametern bleibt aufgrund der Nichtlinearität der Eigenschaften von PV-Zellen und ihrer großen Abhängigkeit von den meteorologischen Bedingungen des Bestrahlungsniveaus und der Temperatur ein agiles Feld.

In diesem Artikel wird ein auf Opposition basierender lernmodifizierter Salp-Schwarm-Algorithmus (OLMSSA) zur genauen Identifizierung der Zwei-Dioden-Modellparameter des elektrischen Ersatzschaltbilds der PV-Zelle / des PV-Moduls vorgeschlagen. Sechs metaheuristische Algorithmen, einschließlich des kürzlich veröffentlichten Basisalgorithmus SSA, der mit dem Benchmark-Test-PV-Modell der Doppeldiode verwendet wird, und eines praktischen PV-Moduls werden verwendet, um die Leistung von OLMSSA zu bewerten.

Die experimentellen Ergebnisse und die eingehende Vergleichsstudie zeigen deutlich, dass OLMSSA sehr wettbewerbsfähig und sogar signifikant besser ist als die berichteten Ergebnisse der meisten kürzlich entwickelten Methoden zur Parameteridentifizierung.