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光伏系统最大功率输出与控制优化分析建立在准确可靠的光伏电池参数辨识基础上，但其高度非线性、多峰性等难题成为传统优化方法获取准确高效结果的障碍。本研究采用一种新型智能优化算法——MA（may fly algorithm，MA）对光伏电池三二极管模型（TDM）进行高效辨识，并以最小均方根误差（RMSE）作为评价指标验证算法的有效性。而且，通过不断调整MA的参数、种群数量和迭代次数来更好地平衡全局发展与局部优化的关系，从而获取更高效、更优的优化结果。研究案例表明MA在光伏电池参数辨识的准确性和稳定性方面优于其他元启发式算法。例如，MA 获得的 RMSE 的最小标准差 (SD) 比其他算法小 1,305 倍。
基于蜉蝣优化算法的光伏电池三二极管...
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