17、太阳能光伏电池参数估计的元启发式技术

太阳能光伏电池参数估计的元启发式技术

1. 引言

在过去几十年里，太阳能光伏因其无限的可用性、无污染特性、零维护和良好的可靠性而受到广泛关注。然而，高安装成本和低效率使得太阳能光伏的应用成为一项极具挑战性的问题。为了提高效率，准确估计太阳能光伏的未知模型参数，如光子电流、二极管暗饱和电流、串联/并联电阻和二极管理想因子等，显得尤为重要。

传统的参数估计方法，如解析法、数值法和迭代法，存在一定的局限性。解析法在处理大量未知参数时效果不佳，数值法在未知参数较少时适用，但初始猜测点的选择较为困难，容易导致解收敛到局部最小值。因此，近年来，基于元启发式优化方法的参数估计技术受到了研究者的广泛关注。

本文将介绍两种元启发式算法，即粒子群优化算法（PSO）和和声搜索算法（HS），用于估计太阳能光伏的五个未知参数，并将其与经典的数值方法牛顿 - 拉夫逊方法（NRM）进行比较。

2. 太阳能光伏电池的工作原理

太阳能光伏电池的结构与 p - n 二极管类似，但工作原理不同。当光能量入射到 p - n 半导体器件的能带弯曲区域时，如果光子能量等于或高于带隙能量，电子会被激发出来，形成电子 - 空穴对。这些自由电子和空穴会向各自的方向移动，从而产生高电位差。如果在两侧放置电荷收集器并通过电阻连接，就会有电流通过外部负载，这种电流被称为光生电流或光子电流，其产生机制被称为光伏效应。

为了提高太阳能电池的实用性，多个太阳能电池会串联形成太阳能光伏模块，这些模块再通过串联/并联连接形成阵列，以获得所需的输出功率。太阳能光伏系统的应用广泛，包括混合可再生能源系统、混合光伏/热系统、屋顶光伏、建筑一体化光伏等。

3. 太阳能