Resumen

En las últimas décadas, se han aplicado muchos métodos de optimización en la estimación de parámetros de modelos fotovoltaicos (PV) y se han obtenido mejores resultados, pero estos métodos aún presentan algunas deficiencias, como una mayor complejidad temporal y una baja estabilidad. Para abordar estos problemas, en este artículo se emplea un método mejorado de éxito adaptativo de historia DE con estrategia de mutación codiciosa (EBLSHADE) para optimizar los parámetros de los modelos PV y proponer un método de optimización de parámetros. En el EBLSHADE, se utiliza una estrategia de reducción lineal del tamaño de la población para reducir gradualmente la población y mejorar las capacidades de búsqueda, equilibrando la explotación y la exploración. Se emplea una estrategia de mutación codiciosa menos y más para potenciar la capacidad de explotación y exploración. Finalmente, se propone un método de optimización de parámetros basado en EBLSHADE para optimizar los parámetros de los modelos PV. Se seleccionan diferentes modelos PV para demo

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Métodos de optimización; Parámetro; Modelos fotovoltaicos; EBLSHADE; Reducción del tamaño de la población; Estrategia de mutación
• Keywords:Optimization methods; Parameter; Photovoltaic models; EBLSHADE; Population size reduction; Mutation strategy