基于鲸鱼优化算法的无传感器双轴太阳能跟踪系统设计与实验评估：提升能量捕获效率与降低能耗的创新方案

来自泰国国王科技大学北曼谷校区罗勇校区的研究人员针对传统太阳能跟踪系统存在的校准困难、安装复杂及环境敏感性等问题，开发了一种基于鲸鱼优化算法（WOA）的无传感器双轴太阳能跟踪系统。该研究通过35天实验验证，WOA系统相比粒子滤波（PF）和固定式系统，日均净能量增益分别提升16%和42%，同时显著降低计算成本与能耗，为高效太阳能利用提供创新解决方案。

　　

为实现光伏(Photovoltaic, PV)面板对入射太阳辐射的持续垂直对准以最大化太阳能捕获，本研究提出了一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)的无传感器双轴太阳跟踪系统。传统依赖传感器的跟踪方案常面临校准难题、安装复杂性及环境敏感性等挑战，而无传感器系统又往往需要庞大数据集并产生高昂计算成本。针对这些局限，该研究设计的WOA跟踪系统在降低计算复杂度和跟踪能耗的同时，显著提升了发电效能。

该系统在泰国国王蒙库特科技大学北曼谷校区罗勇校园(King Mongkut's University of Technology North Bangkok, Rayong Campus)进行了为期35天（2023年10月至2024年4月）的实验验证，并与粒子滤波(Particle Filter, PF)系统及固定式系统进行对比。结果表明：基于WOA的系统相较于PF和固定平板系统，日均净能量增益分别提高了16%和42%；同时，每个跟踪周期的平均时间和能耗分别降低13%和14%，内存占用较PF系统减少24%。这一创新为高效、低成本的太阳能跟踪技术提供了重要实践依据。