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WSO是一种新型的智能优化算法灵感来源于白鲨在海洋中的捕食行为通过模拟白鲨的搜索、包围、攻击等行为实现全局优化。该算法具有结构简单、收敛速度快、全局搜索能力强等特点在多个基准测试函数和实际优化问题中均表现出优异的性能。将WSO算法应用于光伏模型参数估计有望突破现有算法的局限提升参数估计的精度与效率为光伏系统的性能优化提供更可靠的模型支撑。1.2 研究意义本研究将WSO算法应用于太阳能光伏模型参数估计具有重要的理论意义与实际应用价值从理论层面看本研究丰富了智能优化算法在新能源领域的应用场景验证了WSO算法在处理非线性、多峰值优化问题中的有效性为光伏模型参数估计提供了一种新的有效方法。同时通过与现有主流优化算法的对比分析可进一步完善WSO算法的性能评价体系为算法的改进与优化提供理论依据。从实际应用层面看精准的光伏模型参数估计是光伏系统设计、运行控制与故障诊断的基础。基于WSO算法获得的高精度光伏模型能够更准确地预测光伏电池在不同工况下的输出特性为光伏阵列的最优配置、最大功率点跟踪MPPT控制策略的优化提供可靠依据从而提升光伏系统的发电效率降低发电成本推动太阳能能源的规模化应用。2 光伏模型基础3 白鲨优化算法WSO原理3.1 算法灵感来源WSO算法灵感来源于白鲨在海洋中的捕食行为。白鲨作为海洋中的顶级捕食者具有极强的搜索与捕猎能力。在捕食过程中白鲨会根据猎物的分布情况采用不同的搜索策略当远离猎物时白鲨会进行大范围的全局搜索当接近猎物时会进行小范围的局部搜索同时通过调整自身的运动方向和速度实现对猎物的包围与攻击。WSO算法通过模拟白鲨的全局搜索、局部搜索、包围攻击等行为构建相应的数学模型实现对优化问题的求解。3.2 算法核心步骤WSO算法的核心步骤包括初始化种群、适应度函数计算、全局搜索、局部搜索、更新种群与终止条件判断具体如下3.2.5 种群更新与终止条件判断完成全局搜索与局部搜索后计算每个个体的适应度函数值更新种群中的最优个体与最优适应度值。判断是否满足终止条件若满足则输出最优个体对应的参数值作为最终的估计结果若不满足则返回全局搜索阶段进入下一次迭代直至满足终止条件。终止条件通常设置为达到最大迭代次数或适应度函数值小于预设的精度阈值。4 基于WSO算法的光伏模型参数估计实现流程基于WSO算法的光伏模型参数估计流程主要包括数据预处理、算法参数设置、种群初始化、迭代优化、结果输出与验证等步骤具体流程如下数据预处理收集光伏电池的I-V特性实验数据对数据进行预处理去除异常数据点如因测量误差导致的离群点确保数据的可靠性。同时根据光伏电池的型号与规格确定模型未知参数的物理约束范围X, X。确定光伏模型与适应度函数根据研究需求选择合适的光伏模型单二极管或双二极管模型并基于实验数据与模型输出电流的误差平方和构建适应度函数。设置WSO算法参数确定WSO算法的关键参数包括种群规模N、最大迭代次数T、全局搜索因子α、局部搜索因子β、扰动因子γ以及精度阈值ε等。这些参数的取值会影响算法的收敛速度与搜索精度需要根据实际问题进行调试优化。初始化种群在参数约束范围内随机生成N个个体组成初始种群每个个体对应一组光伏模型参数值。计算初始适应度值将初始种群中每个个体对应的参数值代入光伏模型计算得到模型输出电流再根据适应度函数计算每个个体的初始适应度值确定初始最优个体与初始最优适应度值。迭代优化全局搜索根据全局搜索阶段的位置更新公式更新每个个体的位置局部搜索对更新后的个体进行局部搜索优化进一步调整个体位置边界处理若更新后的个体参数值超出约束范围采用边界截断法将其修正至约束范围内适应度值更新计算迭代后每个个体的适应度值若当前个体的适应度值优于历史最优适应度值则更新最优个体与最优适应度值。终止条件判断判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数T或最优适应度值是否小于预设的精度阈值ε。若满足任一条件则终止迭代否则返回步骤6继续迭代。结果输出与验证输出迭代终止后最优个体对应的参数值即光伏模型的估计参数。为验证估计结果的有效性将估计参数代入光伏模型计算模型输出电流与输出功率并与实验数据进行对比通过计算平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE等评价指标评估参数估计的精度。5 结论与展望5.1 研究结论本研究提出了一种基于白鲨优化算法WSO的太阳能光伏模型参数估计方法通过实验验证与对比分析得出以下结论WSO算法具有优异的全局搜索能力与局部搜索精度将其应用于光伏模型参数估计能够有效避免陷入局部最优解获得更高精度的参数估计结果。与PSO、GA、WOA等主流算法相比WSO算法估计得到的参数对应的SSE、RMSE更小拟合效果更优。WSO算法的收敛速度明显快于对比算法能够在较少的迭代次数内达到预设的精度要求提高了参数估计的效率为光伏系统的实时优化控制提供了可能。基于WSO算法的参数估计方法适用于光伏模型的参数求解能够精准拟合光伏电池的I-V特性曲线为光伏系统的性能分析、设计优化与控制策略制定提供可靠的模型支撑。5.2 未来展望虽然本研究取得了较好的成果但仍有进一步完善与拓展的空间算法改进可针对WSO算法在特定场景下的性能缺陷如后期收敛速度放缓等问题引入自适应参数调整机制、混合优化策略等进一步提升算法的性能。模型拓展将WSO算法应用于更复杂的光伏模型参数估计如双二极管模型、光伏阵列模型或考虑阴影遮挡、温度变化等动态工况下的参数估计问题。实际应用将基于WSO算法的光伏模型参数估计方法与光伏系统的MPPT控制、故障诊断等实际应用相结合验证其在实际工程中的有效性与实用性。⛳️ 运行结果 参考文献[1] 陈义军.基于智能优化算法的SOFC参数辨识技术研究[D].昆明理工大学,2023.[2] 刘晓菲,赵栩浩.SSA-WSO算法在分布式光伏频率控制策略优化中的应用分析[J].信息记录材料, 2025, 26(6):223-225. 部分代码 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 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