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MPPCEDE: Multi-population parallel co-evolutionary differential evolution for parameter optimization
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AI
DOI：10.1016/j.enconman.2020.113661.png)
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摘要
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本文提出了一种新颖的多种群并行协同进化差分进化方法，称为MPPCEDE，以优化光伏 (PV) 模型的参数并提高太阳能的转换效率。在MPPCEDE中，采用反向学习机制来生成初始的几个子种群，以提高收敛速度并保持种群多样性。开发了一种新的多种群并行控制策略，以保持子种群中的搜索效率。提出了具有精英种群和三种变异策略的协同进化变异策略，通过协同机制减少计算资源，平衡探索和探索能力，提高收敛速度，实现信息交换。然后利用MPPCEDE在各种条件和环境下有效地优化光伏模型的参数，以获得光伏模型的参数值。最后，通过不同的光伏模型和制造商的数据表测试了所提方法的有效性。实验和比较结果表明，与几种光伏模型参数提取方法相比，MPPCEDE具有更高的精度和可靠性，并且收敛速度快。
Keyword:
Photovoltaic
Parameter extraction
Equivalent circuit model
Differential evolution
Parallel co-evolution
Multi-population
AI总结
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期刊
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10.9
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