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随着碳排放增加和化石燃料减少，太阳能发电备受关注。为解决光伏电池（PV）参数提取难题，研究人员开展基于改进灰狼优化算法（IGWO）的研究。结果显示 IGWO 能有效提取参数，提升 PV 系统建模可靠性，对优化太阳能 PV 性能意义重大。
在全球能源转型的浪潮中，传统能源的过度使用带来了诸如碳排放剧增、全球气候变暖等一系列严峻问题。太阳能作为一种清洁、可持续的能源，逐渐成为人们关注的焦点。其中，太阳能光伏发电依靠光伏电池将太阳能转化为电能，其性能的优劣直接关系到发电效率。而准确模拟光伏电池的性能，就需要精确提取其参数。但目前，由于光伏面板制造商提供的 I-V 特性数据有限，传统技术在获取双二极管模型的七个参数时困难重重，这严重制约了光伏系统的优化和发展。
为了突破这一困境，来自未知研究机构的研究人员开展了一项关于利用改进灰狼优化算法（IGWO）提取多晶和单晶太阳能光伏面板参数的研究。研究人员提出的 IGWO 算法，成功攻克了传统方法的局限，在参数提取的准确性上表现卓越。该研究成果对于提升光伏系统建模的可靠性，推动太阳能光伏发电的高效发展意义非凡，相关论文发表在《Franklin Open》上。
在研究方法上，研究人员主要运用了以下关键技术：首先是构建双二极管模型，以此来分析光伏模块和理想光伏电池的等效电路，通过精确计算模型中的电流（I）、电压（V）等参数，建立起描述光伏电池特性的方程。其次，采用 IGWO 算法，该算法通过动态控制参数、改进位置更新规则等方式，有效平衡了算法的探索和开发能力，能够在复杂的搜索空间中精准找到最优解，从而实现对光伏电池参数的准确提取。
在研究结果方面：
- 多晶太阳能面板研究：研究人员对多种多晶太阳能面板，如 Kyocera KC200GT、TSM250、Shell S75 进行了参数提取研究。通过 IGWO 算法的多次运行，获取了这些面板双二极管模型的最优参数。结果显示，与传统灰狼优化算法（GWO）相比，IGWO 算法计算出的误差更小。例如在 Kyocera KC200GT 面板的研究中，GWO 算法的误差为 1.60×10-8，而 IGWO 算法的误差仅为 2.00×10-15 ，这表明 IGWO 算法能更准确地拟合实验数据，提升对多晶太阳能面板性能的模拟精度。
- 单晶太阳能面板研究：针对单晶太阳能面板 Shell SQ85 的研究同样取得了显著成果。IGWO 算法在提取该面板双二极管模型参数时，展现出了强大的优势。其计算得到的误差远低于 GWO 算法，如 GWO 算法的误差为 6.71×10-8，IGWO 算法的误差则为 3.05×10-15 ，这进一步证明了 IGWO 算法在单晶太阳能面板参数提取上的高效性和准确性。
研究结论表明，IGWO 算法能够高效处理双二极管模型的复杂非线性方程，在模拟和实验的 I-V 特性匹配上表现出色，显著提升了光伏系统建模的可靠性。该算法具有广泛的适用性，可应用于多种光伏技术。这一研究成果为优化太阳能光伏性能提供了有力的技术支持，有望推动太阳能光伏发电领域的进一步发展。在未来的研究中，研究人员计划运用该算法评估不同环境条件下的光伏性能，并尝试将 IGWO 算法与其他优化技术相结合，以获取更优的结果，为太阳能的广泛应用和高效利用持续助力。
