本文介绍了如何利用CJAYA算法优化光伏系统中SDM（Smoothed Derivative Method）算法的参数，以提高MPPT效率。通过Matlab代码展示了CJAYA算法的实现过程，包括初始化种群、计算适应度、应用爬山、交叉和变异算子进行迭代优化，最终找出最优解。
CJAYA算法优化光伏模型SDM参数附Matlab代码
在光伏系统中，最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，简称MPPT）是一项重要的任务，它可以确保光伏组件以最佳效率工作。其中，基于小波变换的SDM（Smoothed Derivative Method）算法被广泛应用于MPPT控制器中。本文将介绍如何使用CJAYA算法优化SDM算法的参数，并提供相应的Matlab代码。
SDM算法通过计算光伏模块电流的一阶导数，对光伏模块进行功率曲线的平滑处理，从而实现MPPT。然而，SDM算法的性能高度依赖于其参数的选择。为了优化SDM算法的参数，可以使用CJAYA（Cuckoo Search with Jaya）算法，它是一种基于自然进化的优化算法。
以下是使用Matlab实现的CJAYA算法优化SDM参数的代码：
% 光伏模块电流数据
I = [0 0.5 1 1.5 2 2.5 
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