新たに提案された戦争戦略最適化アルゴリズムによる太陽光発電モデルのパラメータ推定

光起電力（PV）モジュールまたは太陽電池は、特定のパラメータを持つ回路モデルによって電気的に特徴付けられます。PVシステムのシミュレーションと運用のためには、実験データを基に太陽電池のパラメータを正確に計算する必要があります。太陽光発電システムの未知のパラメータを抽出することは、可変太陽放射や温度などのさまざまな運転条件下でのI-V特性を使用してシステムの性能を分析するために必要です。しかし、太陽光発電モデルの問題は本質的に高い非線形性を持っています。この問題を解決するためには、効率的なアルゴリズムが必要です。したがって、本研究では、古代の戦争戦略に触発された新しいメタヒューリスティック最適化アルゴリズムを提案しました。提案された戦争戦略最適化（WSO）アルゴリズムは、戦争中の軍隊の戦略的動きに基づいて開発されました。戦争戦略は、各兵士が動的にグローバルな最適値に向かって移動する最適化プロセスとしてモデル化されます。各兵士には独自の重みが割り当てられ、彼らの現在の位置は前回の反復の成功率に基づいて動的に更新されます。太陽光発電モデルパラメータ抽出の前回の研究で使用された目的関数は誤りがあります。しかし、本研究においては、WSOアルゴリズムとニュートン・ラフソン法を統合して出力解の精度を向上させました。実験結果は、提案されたアルゴリズムが最先端のアルゴリズムと比較して優れた性能を示したことを証明しています。