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基于数据降噪启发式算法的太阳电池参数辨识
1
作者
古旻琦
吕智林
+2 位作者
陆剑锋
海涛
王钧
《太阳能学报》
北大核心
2025年第7期589-597,共9页
实测电压-电流(V-I)数据中的噪声会降低启发式算法(MhA)的太阳电池参数辨识精度。为解决该问题,基于核极限学习机(KELM)提出一种数据降噪启发式算法(DDMhA)以实现对太阳电池参数的精确辨识。利用KELM对V-I数据进行训练以滤除噪声,提升Mh...
实测电压-电流(V-I)数据中的噪声会降低启发式算法(MhA)的太阳电池参数辨识精度。为解决该问题,基于核极限学习机(KELM)提出一种数据降噪启发式算法(DDMhA)以实现对太阳电池参数的精确辨识。利用KELM对V-I数据进行训练以滤除噪声,提升MhA适应度函数的准确度,增强其全局搜索能力以保障参数辨识精度。在验证实验中,采用双二极管太阳电池模型(DDM)进行参数辨识,对50组混淆V-I数据分别进行不降噪以及降噪处理,随后对比不同处理方式下6种MhA的参数辨识结果。根据实验结果分析,DDMhA能够滤除数据噪声,有效提升原MhA的辨识精度和收敛速度。
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关键词
太阳电池
参数辨识
启发式算法
数据降噪
核极限学习机
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职称材料
题名
基于数据降噪启发式算法的太阳电池参数辨识
1
作者
古旻琦
吕智林
陆剑锋
海涛
王钧
机构
广西大学电气工程学院
广西中烟工业
有限责任公司
华蓝
设计
(
集团
)
有限责任公司
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第7期589-597,共9页
基金
国家自然科学基金(52277138)
广西重点研发计划(桂科AB22035037)。
文摘
实测电压-电流(V-I)数据中的噪声会降低启发式算法(MhA)的太阳电池参数辨识精度。为解决该问题,基于核极限学习机(KELM)提出一种数据降噪启发式算法(DDMhA)以实现对太阳电池参数的精确辨识。利用KELM对V-I数据进行训练以滤除噪声,提升MhA适应度函数的准确度,增强其全局搜索能力以保障参数辨识精度。在验证实验中,采用双二极管太阳电池模型(DDM)进行参数辨识,对50组混淆V-I数据分别进行不降噪以及降噪处理,随后对比不同处理方式下6种MhA的参数辨识结果。根据实验结果分析,DDMhA能够滤除数据噪声,有效提升原MhA的辨识精度和收敛速度。
关键词
太阳电池
参数辨识
启发式算法
数据降噪
核极限学习机
Keywords
solar cells
parameter identification
heuristic algorithms
data denoising
kernel extreme learning machine(KELM)
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据降噪启发式算法的太阳电池参数辨识
古旻琦
吕智林
陆剑锋
海涛
王钧
《太阳能学报》
北大核心
2025
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