用自适应搜索算法拟合太阳电池I-V曲线

摘要：

分析了序贯数论优化算法(SNTO)用于太阳电池I-V曲线拟合时的不足之处,结合遗传算法中自适应搜索的思想,用自适应搜索算法改进了SNTO算法.该算法的基本过程是:以太阳电池等效电路的数学模型为基础建立目标函数;在拟合时,利用自适应搜索算法来随机地确定收缩比,即用第次拟合中的计算结果来确定第 +1次的最优参数可取值范围,使各步中目标函数的参数空间构成一个最优决策序列.拟合结果表明,该算法比直接采用序贯数论优化算法(SNTO)具有更少的计算量,更高的收敛性和鲁棒性.

关键词：太阳电池、I-V 曲线、序贯数论优化算法(SNTO)、自适应搜索算法、拟合

所属期刊栏目：32

分类号：TM914.40

资助基金：河北省自然科学基金500045

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：7-14