【摘 要】
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为解决传统粒子群算法辨识光伏电池参数易陷入局部极值及辨识准确性低的问题，通过分析单二极管光伏电池电路拓扑，提出一种改进自适应粒子群优化算法的参数辨识模型，采用自适应策略调节传统粒子群算法中的惯性权重因子，引入异步学习因子平衡全局极值和局部极值之间的搜索关系，利用所构建的自适应粒子群优化模型，识别三种不同类型光伏电池的参数，与传统粒子群参数辨识方法进行对比分析。结果表明，所提改进自适应粒子群算法在参
【基金项目】
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黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划项目（UNPYSCT-2017144）； 黑龙江省省属高校基本科研业务费项目（2019-KYYWF-0730）；
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为解决传统粒子群算法辨识光伏电池参数易陷入局部极值及辨识准确性低的问题，通过分析单二极管光伏电池电路拓扑，提出一种改进自适应粒子群优化算法的参数辨识模型，采用自适应策略调节传统粒子群算法中的惯性权重因子，引入异步学习因子平衡全局极值和局部极值之间的搜索关系，利用所构建的自适应粒子群优化模型，识别三种不同类型光伏电池的参数，与传统粒子群参数辨识方法进行对比分析。结果表明，所提改进自适应粒子群算法在参数辨识中具有更高的精度，平均相对误差为1.109%～2.505%,总体误差均在3%以下，验证了所提自适应粒子群算法在光伏电池参数辨识中的可行性和有效性。
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