Evolutionary multi-task optimization for parameters extraction of photovoltaic models

Liang, Jing; Qiao, Kangjia; Yu, Kunjie; Qu, Boyang; Ge, Shilei; Li, Yaxin; Chen, Guanlin

doi:10.1016/j.enconman.2020.112509

Cited by 92 publications

(36 citation statements)

References 48 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…FV sistemlerin modellenmesi üzerine çalışmalar genel olarak matematiksel formülasyon ve parametre tanıma olmak üzere iki gruba ayrılır. En yaygın kullanılan matematiksel modeller ise tek ve çift diyot modelidir [4]. Tekli, çift ve FV modül güneş pili modellerinin performansını en üst düzeye çıkarmada en büyük problem, seçilen modelin deneysel verilerine göre yaklaşık parametre değerlerinin bulunmamasıdır.…”

Section: Gi̇ri̇ş (Introduction)unclassified

“…Uygulanması basit ve çözümü hızlı bulmasına rağmen problemlerin çözüm doğruluğu, hassasiyeti, seçilen başlangıç değerleri ve dış ortamdan etkilenmektedir [5]. Deterministik yöntemler başlangıç değerlerine ve ilk çözümlere bağlı olduklarından dolayı dışbükeylik, türevlenebilirlik, süreksizlik, doğrusal olmama ve yerel optimuma düşme gibi sorunlara sahiptir [4,5]. Son olarak meta-sezgisel algoritmalarda amaç fonksiyonunun esnek kullanımı ve kolay uygulanabilir olma özelliği sayesinde analitik ve deterministik yöntemlerde karşılaşılan sorunların üstesinden etkin bir şekilde gelmektedir.…”

Section: Gi̇ri̇ş (Introduction)unclassified

“…Son olarak meta-sezgisel algoritmalarda amaç fonksiyonunun esnek kullanımı ve kolay uygulanabilir olma özelliği sayesinde analitik ve deterministik yöntemlerde karşılaşılan sorunların üstesinden etkin bir şekilde gelmektedir. Son zamanlarda, farksal gelişim (FG) [6], parçacık sürü optimizasyon (PSO) [5], Geliştirilmiş Harris Şahini Optimizasyonu (EHHO) [7], Geliştirilmiş Adaptif Farksal Gelişim (EJADE) [1], Geliştirilmiş JAYA [4], Memetik uyarlanabilir farksal gelişim (MADE) [8], Rcr-IJADE [9], Kuş Çiftleşme Optimizeri (BMO) [10], Jade tabanlı gibi FV modellerinin parametre tahmini için meta-sezgisel yöntemler kullanılmıştır. Meta-sezgisel algoritmalar problemlerin çözümünde etkili ve tatmin edici sonuçlar vermesine rağmen bazı dezavantajlara da sahiptir.…”

Section: Gi̇ri̇ş (Introduction)unclassified

“…Bu testlerde anlamlılık değeri [16], etki büyüklüğü [17] ve istatistiksel güç [18] değerleri incelenerek ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Kaotik haritaların performansını deneysel olarak karşılaştırmak için literatürde bulunan Geliştirilmiş Harris Şahini Optimizasyonu (EHHO) [7], Geliştirilmiş Adaptif Farksal Gelişim (EJADE) [1], Geliştirilmiş JAYA [4], Memetik uyarlanabilir farksal gelişim (MADE) [8], Farksal Gelişim (FG) [9], Kuş Çiftleşme Optimizasyon Algoritması (BMO) [10], Jade tabanlı Rcr-IJADE [9] algoritmaları seçilmiştir. Bu algoritmaların seçilmesinin nedeni, hibrit algoritma olarak çok iyi performans göstermeleridir.…”

Section: Gi̇ri̇ş (Introduction)unclassified

See 3 more Smart Citations

Fotovoltaik Modellerin Parametre Çıkarımı İçin Geliştirilmiş Bir Kaotik Tabanlı Balina Optimizasyon Algoritması

Garip¹,

Çimen

Boz³

2022

Politeknik Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Section: Gi̇ri̇ş (Introduction)unclassified

See 2 more Smart Citations

Fotovoltaik Modellerin Parametre Çıkarımı İçin Geliştirilmiş Bir Kaotik Tabanlı Balina Optimizasyon Algoritması

Garip¹,

Çimen

Boz³

2022

Politeknik Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…The second issue described above, i.e., the calculation of the output current as a function of the output voltage once the parameters of the equation have been extracted, can only be solved by numerical approaches [30][31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][46] (which include iterative solutions [47][48][49]), or by using of the Lambert W-function [50][51][52][53][54][55] (whose exact calculation requires a numerical approach).…”

mentioning

confidence: 99%

Analytical Modeling of Current-Voltage Photovoltaic Performance: An Easy Approach to Solar Panel Behavior

et al. 2021

View full text Add to dashboard Cite

In this paper, we propose very simple analytical methodologies for modeling the behavior of photovoltaic (solar cells/panels) using a one-diode/two-resistor (1-D/2-R) equivalent circuit. A value of a = 1 for the ideality factor is shown to be very reasonable for the different photovoltaic technologies studied here. The solutions to the analytical equations of this model are simplified using easy mathematical expressions defined for the Lambert W-function. The definition of these mathematical expressions was based on a large dataset related to solar cells and panels obtained from the available academic literature. These simplified approaches were successfully used to extract the parameters from explicit methods for analyzing the behavior of solar cells/panels, where the exact solutions depend on the Lambert W-function. Finally, a case study was carried out that consisted of fitting the aforementioned models to the behavior (that is, the I-V curve) of two solar panels from the UPMSat-1 satellite. The results show a fairly high level of accuracy for the proposed methodologies.

show abstract

Adaptive slime mould algorithm for optimal design of photovoltaic models

Lin

Ahmadianfar²,

Golilarz

et al. 2022

Energy Science & Engineering

View full text Add to dashboard Cite

Solar energy is becoming more popular as it is a clean source of electricity. The design of photovoltaic (PV) cells has therefore captivated experts worldwide.The two key issues are the lack of an excellent model to define solar cells and the lack of data regarding PV cells. This scenario even impacts solar module performance (panels). The behavior of solar cells is described by the current versus voltage. Considering these values, the design challenge entails solving complicated nonlinear multimodal objectives. Different methods to figure out the parameters of the PV cells and panels have been suggested. They do not come up with the best solutions most of the time. Hence, a powerful and reliable optimizer is needed to derive the optimal parameters of these models.To this end, this study has developed an adaptive slime mould algorithm (ASMA) as a robust and precise optimization method. To implement the ASMA, four improvements are proposed: (1) a trigonometric-based mutation and a double-based best mutation are introduced to promote the global and local search; (2) a suitable mechanism to adaptively select the control parameters of the SMA; (3) a local escaping strategy; (4) an opposition-based learning operator to improve the best solution. The ASMA is employed to derive optimal parameters of PV models and assessed utilizing a total number of eight well-known optimization algorithms. The findings show that the ASMA is very competitive in terms of accuracy and convergence speed and that this is supported by a wealth of evidence. As a result, when assessing the parameters of the PV model, ASMA is a very efficient and robust optimizer.

show abstract

Evolutionary multi-task optimization for parameters extraction of photovoltaic models

Cited by 92 publications

References 48 publications

Fotovoltaik Modellerin Parametre Çıkarımı İçin Geliştirilmiş Bir Kaotik Tabanlı Balina Optimizasyon Algoritması

Fotovoltaik Modellerin Parametre Çıkarımı İçin Geliştirilmiş Bir Kaotik Tabanlı Balina Optimizasyon Algoritması

Analytical Modeling of Current-Voltage Photovoltaic Performance: An Easy Approach to Solar Panel Behavior

Adaptive slime mould algorithm for optimal design of photovoltaic models

Contact Info

Product

Resources

About