A Novel Metaheuristic Approach for Solar Photovoltaic Parameter Extraction Using Manufacturer Data

光伏系统 粒子群优化 元启发式 微电网 遗传算法 计算机科学 太阳能 太阳能电池 数学优化 算法 材料科学 人工智能 机器学习 工程类 数学 电气工程 控制(管理) 光电子学
作者
Salwan Tajjour,Shyam Singh Chandel,Hasmat Malik,Majed A. Alotaibi,Taha Selim Ustun
出处
期刊:Photonics [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:9 (11): 858-858 被引量:27
标识
DOI:10.3390/photonics9110858
摘要

Solar photovoltaic (PV) panel parameter estimation is vital to manage solar-based microgrid operations, for which several techniques have been developed. Solar cell modeling using metaheuristic algorithms is found to be one of the accurate techniques. However, it requires experimental datasets, which may not be available for most of the industrial modules. Therefore, this study proposed a new model to estimate the solar parameters for two types of PV panels using manufacturer datasheets only. In addition, two optimization techniques called particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) were also investigated for solving this problem. The predicted results showed that GA is more accurate than PSO, but PSO is faster. The new model was tested under different solar radiation conditions and found to be accurate under all conditions, with an error which varied between 7.6212 × 10−4 under standard testing conditions and 0.0032 at 200 W/m2 solar radiation. Further comparison of the proposed method with other methods in the literature showed its capability to compete with other models despite not using experimental datasets. The study is of significance for the sustainable energy management of newly established commercial PV micro grids.
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