《表1 不同算法的参数辨识结果Tab.1 Parameter identification results of different algorithms》

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《一种光伏组件I-V特性曲线测试及参数辨识系统》


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为验证CS-NMSA识别光伏模型参数的高效性和精确性，采用CS-NMSA提取商用光伏模型PhotowallPWP201的5个参数，并与其他人工智能算法进行对比.表1列出了各个算法分别运行30次提取最优参数的结果，从表中可以看出，通过CS和CS-NMSA得到的RMSE值相等且最小，表明这两种算法具有较好的全局搜索能力，能够获取最接近的模型参数；同时CS-NMSA中引入了NM单纯形算法，加快了算法的收敛速度，使参数提取速度较CS有了较大的提高，这一点与理论分析相吻合.

图表编号XD0018932400    严禁用于非法目的
绘制时间2018.04.28
作者林文城、陈志聪、吴丽君、林培杰、吴越、程树英
绘制单位福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所、福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所、福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所、福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所、福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所、福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所
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