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申请/专利权人：温州大学大数据与信息技术研究院
摘要：本发明提供了一种光伏模型未知参数的提取方法及计算机设备，属于太阳能电池及光伏发电阵列的检测领域，该方法包括：通过部分强化优化器对基于光伏模型未知参数范围生成的初始参数向量集进行全局搜索得到第一优化参数向量集；对于第一优化参数向量集中的每一个参数向量，基于随机选择的两个参数向量中适应度值小的参数向量提取的未知参数与适应度值大的参数向量提取的未知参数的差值进行学习，得到第二优化参数向量集；再通过NM单纯型对第一优化参数向量集和第二优化参数向量集中的最优参数向量进一步优化，该方法能够降低部分强化优化器提取光伏模型的未知参数时的误差，提高未知参数提取的准确性，并且具有良好的稳定性。
主权项：1.一种光伏模型未知参数的提取方法，其特征在于，包括：获取光伏模型未知参数的参数范围；在所述参数范围内生成部分强化优化器的初始参数向量集和最大评估次数；通过部分强化优化器对初始参数向量集进行全局搜索得到第一优化参数向量集；对于所述第一优化参数向量集中的每一个参数向量，基于第一参数向量中提取的未知参数与第二参数向量中提取的未知参数的差值进行学习，得到第二优化参数向量集；其中，第一参数向量为所述第一优化参数向量集中随机选择的两个参数向量中适应度值小的参数向量，第二参数向量为两个参数向量中适应度值大的参数向量；所述适应度值为所述光伏模型的实测输出电流与预测输出电流的均方根误差；基于适应度值从所述第一优化参数向量集和所述第二优化参数向量集中确定第一最优参数向量，通过NM单纯形对所述第一最优参数向量进行局部搜索得到第二最优参数向量；将所述第一优化参数向量集和所述第二优化参数向量集中的参数向量进行对应比较，取两两对比后适应度值小的参数向量组成新的优化参数向量集，并以新的优化参数向量集作为部分强化优化器的输入，返回执行全局搜索的步骤进行迭代，直至迭代次数达到所述最大评估次数；将最后一次迭代得到的所述第一最优参数向量和所述第二最优参数向量中适应度值小的参数向量作为所述光伏模型的未知参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 温州大学大数据与信息技术研究院 一种光伏模型未知参数的提取方法及计算机设备
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