DSO 알고리즘을 이용한 트리플 다이오드 모델 기반 태양광 PV 시스템의 파라미터 추정 응용

초록 태양광 발전(SPV) 기술의 발전은 주로 에너지 그리드의 탈탄소화 및 회복력 향상을 목표로 합니다. SPV를 통합하는 것은 에너지 효율성을 달성하는 방법 중 하나입니다. 비선형성 때문에 SPV 모델링은 매우 어려운 과정입니다. SPV 시스템의 정확한 모델링을 위해 집합 전기 회로 모델에서 변수의 식별이 필요합니다. 본 논문에서는 3개의 다이오드 동등 모델 태양광 PV 시스템의 15개 파라미터를 추정하기 위해 Drone Squadron Optimization이라고 불리는 인간 인공물 기반의 최신 제어 기법을 제안합니다. 제안된 방법은 P-V 및 I-V 성능 곡선 간의 비선형 관계를 시뮬레이션하여 실험 데이터와 계산 데이터 간의 차이를 줄입니다. 모든 기후 상태에서 적응 성능을 평가하기 위해 두 가지 상용 PV 셀, RTC 프랑스와 포토 와트-201을 사용합니다. 제안된 방법은 보다 정확한 파라미터 추정을 제공합니다. 권장 방법의 성능을 검증하기 위해 데이터는 문헌에서 가장 최근의 강력한 방법론의 결과와 비교됩니다. RTC 및 PWP 포토 와트 셀의 경우 DSO 기법은 각각 6.7776 × 10 –4 및 0.002310324 × 10 –4의 가장 낮은 평균 제곱근 오차(RMSE)를 가집니다.