Estimation of parameters for one diode solar PV cell using grey wolf optimizer to obtain exact V-I characteristics

• Published in: Maǧallaẗ al-abḥath al-handasiyyaẗ Vol. 7; no. 1; pp. 1 - 19
• Main Authors: Vinod, Adla, Sinha, Ashoke Kumar
• Format: Journal Article
• Language: Arabic; English
• Published: Kuwait Kuwait University, Academic Publication Council 01.03.2019
• ISSN: 2307-1877; 2307-1885

تقدم هذه المقالة طريقة مناسبة لتقدير المعلمات غير المعروفة لنموذج ما يعادل خلية كهروضوئية ثنائية الصمام و وفقا لهذا المقترح، يمكن تحديد تقدير دقيق للمعلمات غير المعروفة عن طريق تقليل دالة الهدف من خلال تطبيق خوارزمية الذئب الرمادي المتميز (GWO). تم تنفيذ الخوارزمية المذكورة (GWO) لتقدير المعلمات الخلية واحدة كهروضوئية ثنائية الصمام و تمت مقارنة النتائج التي حصلنا عليها مع كل من خوارزمية الممتيك (MA)، و خوارزمية محاكاة التلدين، و خوارزمية بحث الوقواق، و خوارزمية أمثلة أسراب العناصر، و خوارزمية البحث عن نمط و الخوارزمية الجينية. و تؤكد النتائج التجريبية ونتائج المحاكاة أن خوارزمية GWO قادرة على تحقيق كل معلمة بدقة هائلة، و تتفوق نتائجها على الخوارزميات الأخرى المذكورة أعلاه. This article introduces an adequate method to estimate the unknown parameters of one diode PV cell. Considering this scheme, actual estimation of parameters which are unknown is identified by objective function minimization by employing eminent adequate grey wolf optimizer (GWO) algorithm. Mentioned (GWO) algorithm is implemented for estimation of parameter to one diode PV cell and tabulation results are correlated with others, by recent advance memetic algorithm, cuckoo search, pattern search, simulated annealing, particle swarm optimization, and genetic algorithm. Experimental data and simulation results depict that GWO algorithm is adequate to accomplish all the parameter by great accuracy. This GWO algorithm outperforms previous algorithms correlated in this consideration.