Meta-sezgisel algoritmalar kullanarak güneş pili modellerinin parametre çıkarımında karşılaştırmalı performans analizi

Abstract

Güneş pili modellenmesinde parametrelerin optimizasyonu sistemin farklı çalışma koşullarında durumunu izlemek ve modeldeki olası hataları bulmaya imkân sağlar. Güneş pillerinin tek ve çift diyot modellerindeki optimal parametrelerinin doğru ve verimli çıkarılması amacıyla parçacık sürü optimizasyon(PSO), ateş böceği (FA), guguk kuşu (CS) ve çiçek tozlaşma (FPA) meta-heuristik algoritmaları kullanılmıştır. Tekli ve çift diyot modellerinin hesaplanan ve deneysel veriler arasındaki hatayı minimize etmek amacıyla IAE ve RMSE amaç fonksiyonları kullanılmıştır. Geliştirilen algoritmaların performanslarını incelemek amacıyla literatürde bulunan diğer meta-heuristik algoritmalarla sayısal ve grafiksel olarak karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalı analiz verileri FPA’nın diğer yöntemlere göre yakınsama hızının daha hızlı, daha sağlam, verimli ve doğruluk açısından en iyi performansa sahip olduğu gösterilmiştir.