用IRAGA与ACA融合算法拟合太阳电池I-V曲线

为了较精确获取太阳电池的特性参数,分析比较双指数算法、泰勒比较算法、伪蒙特卡罗等算法拟合太阳电池I-V曲线的不足之处,结合改进加速遗传算法(IRAGA)与蚁群算法(ACA)的优点,提出基于IRAGA与ACA融合算法。首先,以太阳电池模型方程为基础,建立目标函数,确定特性参数的寻优范围;然后制定IRAGA与ACA融合算法的规则,确定信息度初值等相关参数,最后用Matlab进行拟合分析。结果表明:IRAGA与ACA算法的融合,不仅大大提高了原来算法的计算效率,而且加快了算法的收敛速度,避免了产生局部解的概率。而且可准确拟合太阳电池I-V曲线,使得拟合的最大相对偏差可控制在0.1%之内。同时,还可获得特性参数的最佳参数值。