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Erschienen in: Neural Computing and Applications 14/2022

26.02.2022 | Original Article

Zero root-mean-square error for single- and double-diode photovoltaic models parameter determination

verfasst von: Hussein Mohammed Ridha, Hashim Hizam, Seyedali Mirjalili, Mohammad Lutfi Othman, Mohammad Effendy Ya’acob

Erschienen in: Neural Computing and Applications | Ausgabe 14/2022

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Abstract

The parameter determination based on experimental data aids in providing an accurate assessment for predicting the output current of the PV cells. This may be extremely helpful both practically and theoretically in the PV system simulation, optimization, and evaluation. Numerous stochastic methods have been widely utilized in recent decades to tackle the parameter extraction optimization problem. Hybrid methods that take advantage of two or more algorithms have been proposed by many to further enhance their accuracy, stability, and overall performance. However, the majority of the methods in the literature concentrate on the methodology, with few studies considering the formulation of the objective function, resulting in a theoretical gap in this area of study. In this work, a new improved arithmetic optimization method based on the adaption of Newton–Raphson and Levenberg–Marquardt damping parameter (IAOANRaLMp) is presented to globally extract the parameter of the single- and double-diode PV models. The experimental findings demonstrate that the proposed IAOANRaLMp approach performs exceptionally well in terms of minimizing error to zero for both models, as indicated by various statistical criteria and comparison with experimental data.

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Literatur
30.
Zurück zum Zitat CKDM Mary 2021 Parameter estimation of three - diode solar photovoltaic model using an Improved - African Vultures optimization algorithm with Newton – Raphson method Springer US CKDM Mary 2021 Parameter estimation of three - diode solar photovoltaic model using an Improved - African Vultures optimization algorithm with Newton – Raphson method Springer US
85.
Zurück zum Zitat Molina D, Poyatos J, Ser J del, et al (2020) Comprehensive taxonomies of nature- and bio-inspired optimization: inspiration versus algorithmic behavior, critical analysis and recommendations. arXiv Molina D, Poyatos J, Ser J del, et al (2020) Comprehensive taxonomies of nature- and bio-inspired optimization: inspiration versus algorithmic behavior, critical analysis and recommendations. arXiv
Metadaten
Titel
Zero root-mean-square error for single- and double-diode photovoltaic models parameter determination
verfasst von
Hussein Mohammed Ridha
Hashim Hizam
Seyedali Mirjalili
Mohammad Lutfi Othman
Mohammad Effendy Ya’acob
Publikationsdatum
26.02.2022
Verlag
Springer London
Erschienen in
Neural Computing and Applications / Ausgabe 14/2022
Print ISSN: 0941-0643
Elektronische ISSN: 1433-3058
DOI
https://doi.org/10.1007/s00521-022-07047-1

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