改进型SOS算法在光伏组件模型参数辨识中的应用

"本文提出了一种改进型共生生物搜索算法(ImSOS)用于光伏组件模型参数的辨识，以解决现有辨识算法准确性低和可靠性差的问题。ImSOS算法在标准SOS的基础上，通过引入准反射学习机制、改进受益因子策略以及收缩随机数产生因子区间策略来提升优化性能。在实际应用中，该算法应用于Sharp ND-R250A5光伏组件的参数辨识，并通过与其他八种算法的比较，验证了其在光伏模型参数识别中的有效性与优越性。" 本文关注的是光伏领域的模型参数辨识问题，特别是在光伏组件模型的参数提取中提高精度和可靠性。传统的光伏模型参数辨识方法存在不足，为了改善这一状况，作者提出了一种改进的共生生物搜索算法（Improved Symbiotic Organisms Search，ImSOS）。共生生物搜索算法（SOS）是一种基于生物共生现象的优化算法，具有较好的全局搜索能力和适应性。 在ImSOS算法的设计中，有三个关键改进点： 1. **准反射学习机制**：在算法的初始种群生成阶段，通过借鉴准反射学习的概念，提高了算法的探索能力，能更有效地跳出局部最优，寻找全局最优解。 2. **改进受益因子策略**：在互利共生搜索阶段，对标准SOS的受益因子进行了改进，使得种群间的协作更加高效，有利于找到更好的解决方案。 3. **收缩随机数产生因子区间策略**：在偏利共生搜索阶段，通过调整随机数生成的范围，降低了算法的搜索空间，提升了收敛速度。 为了验证ImSOS算法的有效性，作者将其应用于实际的光伏组件——Sharp ND-R250A5的I-V特性数据处理中，并与标准SOS算法以及七种其他智能优化算法进行了对比。实验结果显示，ImSOS算法在光伏组件模型参数的辨识上表现出更高的准确性和稳定性，证明了其在光伏领域模型参数识别中的实用价值。 这项工作对于光伏系统的建模、优化和控制，以及可再生能源的研究具有重要意义。通过使用ImSOS算法，能够更准确地获取光伏组件的关键参数，这对于提升光伏发电系统的效率和稳定性，以及推动太阳能发电技术的发展具有积极的推动作用。同时，这也为其他领域的参数优化问题提供了新的思路和方法。