基于改进混沌JAYA算法的光伏电池模块的参数估计附Matlab代码

matlab科研社

于 2025-04-08 11:48:23 发布

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文章标签：算法 matlab 开发语言

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🔥 内容介绍

光伏（Photovoltaic, PV）电池模块作为太阳能利用的核心元件，其性能直接影响着光伏发电系统的效率和可靠性。对光伏电池模块进行精确的参数估计，对于优化系统设计、提高发电效率以及进行故障诊断至关重要。光伏电池模块的参数估计问题本质上是一个非线性优化问题，需要找到一组参数，使得模拟电流-电压（I-V）特性曲线与实际测量数据之间的误差最小化。传统的参数估计方法，如牛顿-拉夫逊法、最小二乘法等，容易陷入局部最优解，难以保证全局寻优能力。因此，近年来，智能优化算法，如粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）等，被广泛应用于光伏电池模块的参数估计。然而，这些算法也存在自身局限性，例如收敛速度慢、容易早熟等。

JAYA算法是一种相对较新的智能优化算法，由 Rao 教授于 2016 年提出。该算法原理简单，参数少，易于实现，并且具有良好的全局寻优能力。JAYA 算法的基本思想是：个体总是趋向于群体中最优的个体，并且远离群体中最差的个体。然而，标准 JAYA 算法在处理复杂的光伏电池模块参数估计问题时，仍然存在一些不足之处，例如后期收敛速度慢、容易陷入局部最优解等。

为了克服标准 JAYA 算法的不足，提高光伏电池模块参数估计的精度和效率，本文提出一种基于改进混沌 JAYA 算法（Improved Chaotic JAYA Algorithm, IC-JAYA）的光伏电池模块参数估计方法。该方法主要从以下两个方面进行改进：

1. 混沌初始化策略：

传统的 JAYA 算法通常采用随机方式初始化种群，这种方式容易导致种群多样性不足，影响算法的全局寻优能力。为了增强种群多样性，本文引入混沌映射来初始化种群。混沌映射是一种具有伪随机性和遍历性的非线性动力系统，其生成的序列具有良好的均匀性和遍历性，可以有效地覆盖整个搜索空间。

具体而言，我们采用 Logistic 混沌映射来生成初始种群。Logistic 混沌映射的数学表达式如下：

css

x_{i+1} = μ * x_i * (1 - x_i)

其中，x_i 是第 i 个混沌变量，μ 是控制参数，通常取值范围为 (3.57, 4]。当 μ 取值在 (3.57, 4] 范围内时，Logistic 混沌映射表现出混沌特性。

利用 Logistic 混沌映射生成混沌序列后，将其映射到光伏电池模块参数的搜索空间，得到初始种群。这种混沌初始化策略能够有效地增加种群的多样性，提高算法的全局寻优能力，避免算法过早收敛于局部最优解。

2. 自适应学习因子：

标准 JAYA 算法中，个体趋向于最优个体和远离最差个体的步长是固定的，这不利于算法在不同搜索阶段的寻优。在算法初期，需要较大的步长进行全局搜索，而在算法后期，需要较小的步长进行局部精细搜索。因此，本文引入自适应学习因子来动态调整个体趋向于最优个体和远离最差个体的步长。

具体而言，我们采用如下的自适应学习因子更新策略：

scss

r1 = rand(0, 1) * (1 - (iter / max_iter)) r2 = rand(0, 1) * (iter / max_iter)

其中，r1 是个体趋向于最优个体的学习因子，r2 是个体远离最差个体的学习因子，iter 是当前迭代次数，max_iter 是最大迭代次数。

从上述公式可以看出，在算法初期，r1 较大，r2 较小，这意味着个体更倾向于向最优个体学习，从而进行全局搜索；在算法后期，r1 较小，r2 较大，这意味着个体更倾向于远离最差个体，从而进行局部精细搜索。这种自适应学习因子更新策略能够有效地提高算法的收敛速度和精度。

算法流程：

基于改进混沌 JAYA 算法的光伏电池模块参数估计方法的具体流程如下：

初始化：
- 定义光伏电池模块的参数范围和精度。
- 采用 Logistic 混沌映射初始化种群。
- 设置最大迭代次数 max_iter。
迭代：
- 计算每个个体的适应度值，即模拟 I-V 特性曲线与实际测量数据之间的误差。
- 找到当前种群中的最优个体和最差个体。
- 根据自适应学习因子更新策略，更新每个个体的位置。
- 判断是否满足终止条件，如果满足，则输出最优解，否则返回步骤 2。
输出：
- 输出最优参数估计值。