Compare the Convergence Behavior of DE and PSO Optimization Algorithms for Parameter Extraction in DDM Equivalent Circuit for the PV Panels
Notice bibliographique
Résumé
Accurate equivalent circuit parameter estimation for solar cells can significantly provide actionable insights for photovoltaic (PV) system designers. In this paper, we present a comparative analysis of two commercial PV modules, Jinko JKM365M (monocrystalline) and Canadian Solar CS3U-365PB-FG (polycrystalline bifacial), tested under distinct real-world environmental conditions, which were conducted under high irradiance with elevated temperature (1000 W/m², 65°C) and low irradiance with moderate temperature (200 W/m², 25°C). A rigorous preprocessing pipeline was applied to enhance data quality and ensure the reliability of the extracted parameters. Both Differential Evolution (DE) and Particle Swarm Optimization (PSO) were implemented in MATLAB and evaluated based on convergence behavior, Root Mean Square Error (RMSE), and alignment with manufacturer specifications. The key findings emphasized the performance of the optimization algorithms and the accuracy of the models. This study makes several noteworthy contributions to the field of photovoltaic modeling, particularly in the context of parameter estimation using field-measured data. One of the primary achievements lies in validating the efficacy of DE as a superior optimization algorithm for PV applications. The findings contribute to more accurate PV modeling, improved system diagnostics, and enhanced design and control of solar energy systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».