[发明专利]一种基于改进哈里斯鹰优化算法的光伏电池参数辨识方法

权利要求书

1.一种基于改进哈里斯鹰优化算法的光伏电池参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、获取光伏电池的输出电流和输出电压；

步骤S2、搭建光伏电池模型，确定目标函数及需要辨识的参数；

步骤S3、利用预设的改进哈里斯鹰优化算法来辨识光伏电池的未知参数；

步骤S4、输出根据所述的改进哈里斯鹰优化算法辨识得到的参数；所述的步骤S3具体包括：

步骤3.1、参数初始化，具体包括：最大迭代次数T、哈里斯鹰种群个数N、光伏系统参数光生电流I_ph、反向饱和电流I_sd、串联电阻R_S、并联电阻R_sh及二极管理想因子n的搜索空间；

步骤3.2、初始化N只哈里斯鹰的位置X_i＝(X_i，1，X_i，2，X_i，3，X_i，4，X_i，5)；

步骤3.3、计算每只鹰i的适应度f_i，并将适应度值最小的哈里斯鹰的位置设为猎物位置X_rabbit；

步骤3.4、根据公式(1)至(3)更新初始能量E₀、跳跃力量J、能量E；

E₀＝2rand()-1         (1)

J＝2(1-rand())        (2)

其中，t是当前迭代次数，t是最大迭代次数；

步骤3.5、更新哈里斯鹰的位置；

步骤3.6、对更新过后的哈里斯鹰进行正交操作；

步骤3.7、计算整个种群中个体的一般反向解；

步骤3.8、判断是否达到最大迭代次数T，若以达到则转到步骤3.9，否则转到步骤3.3；

步骤3.9、输出猎物的位置，即得到最优的光伏电池的参数辨识结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进哈里斯鹰优化算法的光伏电池参数辨识方法，其特征在于，所述的步骤S3.5具体包括：

根据公式(4)至(16)更新哈里斯鹰的位置；

当|E|≥1时，根据公式(4)和(5)更新哈里斯鹰的位置；

其中，q、r₁、r₂、r₃、r₄是(0，1)内的随机数，Ub和LB是参数的边界，X_rand(t)是在当前种群中的一个随机个体；

当|E|＜1时，分四种情况，根据公式(6)至(16)更新哈里斯鹰的位置；

(1)当t≥0.5且|E|≥0.5时，根据公式(6)和(7)更新哈里斯鹰的位置；

X(t+1)＝ΔX(t)-E|JX_rand(t)-X(t)|    (6)

ΔX(t)＝X_rabbit(t)-X(t)     (7)

其中，E根据公式(3)计算，J根据公式(2)计算；

(2)当r≥0.5且|E|＜0.5时，根据公式(8)更新哈里斯鹰的位置；

X(t+1)＝X_rabbit(t)-E|ΔX(t)|     (8)

其中，E根据公式(3)计算；

(3)当r＜0.5且|E|≥0.5时，根据公式(9)至(13)更新哈里斯鹰的位置；

Y＝X_rabbit(t)-E|JX_rabbit(t)-X(t)|       (10)

Z＝Y+S×LF(D)        (11)

其中，D是维度，S是一个大小为1×D随机向量，μ和v是(0，1)区间内服从正态分布的随机数，β是一个常数系数，其值为1.5，E根据公式(3)计算；

(4)当r＜0.5且|E|＜0.5时，根据公式(14)至(16)更新哈里斯鹰的位置；

Y＝X_rabbit(t)-E|JX_rabbit(t)-X_m(t)|     (15)

Z＝Y+S×LF(D)       (16)

其中，E、J、X_m(t)分别根据公式(3)、(2)、(5)计算，LF(D)根据公式(12)、(13)计算。