【摘 要】
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人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm,简称ABC）模拟蜜蜂的采蜜行为来解决一些多维和多模的优化问题.自2005年由Karaboga提出以来,被应用到许多领域.随着优化问题复杂度的增加,人工蜂群算法及其改进策略也被许多学者所研究.作为一种新型能源,太阳能被广泛应用到工业领域和生产生活中.太阳能的主要利用方式是光伏发电,而太阳能电池又是太阳能转化为电能的主要载体
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人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm,简称ABC）模拟蜜蜂的采蜜行为来解决一些多维和多模的优化问题.自2005年由Karaboga提出以来,被应用到许多领域.随着优化问题复杂度的增加,人工蜂群算法及其改进策略也被许多学者所研究.作为一种新型能源,太阳能被广泛应用到工业领域和生产生活中.太阳能的主要利用方式是光伏发电,而太阳能电池又是太阳能转化为电能的主要载体.建立较高精度的太阳能电池模型,对太阳能电池的设计与制造、光伏系统的评估以及最大功率点的跟踪都有着重要意义.太阳能电池模型需要精度较高的参数来支持.模型中的参数可以通过最小化由估计参数获得的计算电流与实际测量电流之间的误差确定,这是一个函数优化问题.本文对人工蜂群算法进行改进并将其应用到太阳能电池模型参数辨识问题中,主要工作分为两个部分.第一部分,提出基于二次更新策略和当前全局最优解引导的人工蜂群算法并将其应用于太阳能电池参数辨识.为平衡人工蜂群算法的全局搜索能力和局部搜索能力,在雇佣蜂阶段和观察蜂阶段,蜜蜂进行邻域搜索后,按50%的概率由当前全局最优解引导位置的二次更新,并在二次更新的搜索方程中对蜜源位置的每一维向量全部更新,以提高算法的局部搜索效率.改进算法应用于太阳能电池参数辨识,性能有所提高,为太阳能电池参数辨识提供了一种新的方法.第二部分,提出引入量子行为的改进人工蜂群算法并应用于太阳能电池参数辨识.为提高人工蜂群算法的局部搜索能力,在雇佣蜂阶段同时加入当前全局最优蜜源引导邻域搜索和反向学习机制,并用MR参数控制更新维度的个数;在观察蜂阶段加入了量子行为,以提高算法的收敛速度和解的精度.将改进算法应用于太阳能电池参数辨识,实验结果表明,该算法有效提高了太阳能电池参数辨识的精度.
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