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Optimal Extraction of Photovoltaic Model Parameters Using Gravitational Search Algorithm Approach

机译：利用引力搜索算法优化光伏模型参数提取

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Extraction of accurate Photo Voltaic (PV) model parameters is a challenging task for PV simulator developers. To mitigate this challenging task a novel approach using Gravitational Search Algorithm (GSA) for accurate extraction of PV model parameters is proposed in this paper. GSA is a population based heuristic optimization method which depends on the law of gravity and mass interactions. In this optimization method, the searcher agents are collection of masses which interact with each other using laws of gravity and motion of Newton. The developed PV model utilizes mathematical equations and is described through an equivalent circuit model comprising of a current source, a diode, a series resistor and a shunt resistor including the effect of changes in solar irradiation and ambient temperature. The optimal values of photo-current, diode ideality factor, series resistance and shunt resistance of the developed PV model are obtained by using GSA. The simulations of the characteristic curves of PV modules (SM55, ST36 and ST40) are carried out using MATLAB/ Simulink environment. Results obtained using GSA are compared with Differential Evolution (DE), which shows that GSA based parameters are better optimal when compared to DE.
机译：对于光伏模拟器开发人员而言，准确的光伏（PV）模型参数的提取是一项艰巨的任务。为了减轻这项艰巨的任务，本文提出了一种利用引力搜索算法（GSA）准确提取PV模型参数的新方法。 GSA是一种基于人口的启发式优化方法，它取决于重力和质量相互作用定律。在这种优化方法中，搜索者代理是质量的集合，这些质量使用重力定律和牛顿运动进行相互作用。开发的PV模型利用数学方程式，并通过等效电路模型进行描述，该等效电路模型包括电流源，二极管，串联电阻和分流电阻，包括太阳辐射和环境温度变化的影响。利用GSA获得了所开发PV模型的光电流，二极管理想因子，串联电阻和分流电阻的最优值。使用MATLAB / Simulink环境对PV模块（SM55，ST36和ST40）的特性曲线进行仿真。将使用GSA获得的结果与差异演化（DE）进行比较，这表明与DE相比，基于GSA的参数具有更好的最优性。

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