Improvement teaching-learning-based optimization algorithm for solar cell parameter extraction in photovoltaic systems
Introduction. This study investigates parameter extraction methods for solar cell analytical models, which are crucial for accurate photovoltaic (PV) system design and performance. Problem. Traditional single-diode models, while widely used, often lack precision, leading to inefficiencies in paramet...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://eie.khpi.edu.ua/article/view/312796 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Institution
Electrical Engineering & Electromechanics| id |
eiekhpieduua-article-312796 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Electrical Engineering & Electromechanics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-05-01T21:16:03Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
photovoltaic system teaching-learning-based optimization Newton-Raphson method parameter optimization |
| spellingShingle |
photovoltaic system teaching-learning-based optimization Newton-Raphson method parameter optimization Khaterchi, H. Moulahi, M. H. Jeridi, A. Ben Messaoud, R. Zaafouri, A. Improvement teaching-learning-based optimization algorithm for solar cell parameter extraction in photovoltaic systems |
| topic_facet |
фотоелектрична система оптимізація на основі викладання-навчання метод Ньютона-Рафсона оптимізація параметрів photovoltaic system teaching-learning-based optimization Newton-Raphson method parameter optimization |
| format |
Article |
| author |
Khaterchi, H. Moulahi, M. H. Jeridi, A. Ben Messaoud, R. Zaafouri, A. |
| author_facet |
Khaterchi, H. Moulahi, M. H. Jeridi, A. Ben Messaoud, R. Zaafouri, A. |
| author_sort |
Khaterchi, H. |
| title |
Improvement teaching-learning-based optimization algorithm for solar cell parameter extraction in photovoltaic systems |
| title_short |
Improvement teaching-learning-based optimization algorithm for solar cell parameter extraction in photovoltaic systems |
| title_full |
Improvement teaching-learning-based optimization algorithm for solar cell parameter extraction in photovoltaic systems |
| title_fullStr |
Improvement teaching-learning-based optimization algorithm for solar cell parameter extraction in photovoltaic systems |
| title_full_unstemmed |
Improvement teaching-learning-based optimization algorithm for solar cell parameter extraction in photovoltaic systems |
| title_sort |
improvement teaching-learning-based optimization algorithm for solar cell parameter extraction in photovoltaic systems |
| title_alt |
Improvement teaching-learning-based optimization algorithm for solar cell parameter extraction in photovoltaic systems |
| description |
Introduction. This study investigates parameter extraction methods for solar cell analytical models, which are crucial for accurate photovoltaic (PV) system design and performance. Problem. Traditional single-diode models, while widely used, often lack precision, leading to inefficiencies in parameter extraction essential for reliable PV systems. Goal. The work aims to improve the Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) algorithm to enhance the accuracy of parameter extraction in PV models. Methodology. We adopt an enhanced single-diode model, integrating modifications into the TLBO algorithm, including dynamic teaching factor adjustment, refined partner selection, and targeted local searches with the fmincon function. Comparative analysis with experimental data from four PV systems validates the model’s accuracy. Results. The enhanced TLBO algorithm achieves superior convergence and reliability in parameter extraction, as evidenced by 500 independent runs. Originality. Key contributions include methodological improvements such as dynamic adjustment of the teaching factor and a new approach to partner selection, which significantly optimizes the algorithm’s performance. Practical value. This research provides a robust framework for solar cell parameter extraction, offering practical benefits for PV system designers and researchers in improving model accuracy and efficiency. References 35, table 1, figures 15. |
| publisher |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2025 |
| url |
http://eie.khpi.edu.ua/article/view/312796 |
| work_keys_str_mv |
AT khaterchih improvementteachinglearningbasedoptimizationalgorithmforsolarcellparameterextractioninphotovoltaicsystems AT moulahimh improvementteachinglearningbasedoptimizationalgorithmforsolarcellparameterextractioninphotovoltaicsystems AT jeridia improvementteachinglearningbasedoptimizationalgorithmforsolarcellparameterextractioninphotovoltaicsystems AT benmessaoudr improvementteachinglearningbasedoptimizationalgorithmforsolarcellparameterextractioninphotovoltaicsystems AT zaafouria improvementteachinglearningbasedoptimizationalgorithmforsolarcellparameterextractioninphotovoltaicsystems |
| first_indexed |
2025-07-17T11:50:28Z |
| last_indexed |
2025-07-17T11:50:28Z |
| _version_ |
1850412199948845056 |
| spelling |
eiekhpieduua-article-3127962025-05-01T21:16:03Z Improvement teaching-learning-based optimization algorithm for solar cell parameter extraction in photovoltaic systems Improvement teaching-learning-based optimization algorithm for solar cell parameter extraction in photovoltaic systems Khaterchi, H. Moulahi, M. H. Jeridi, A. Ben Messaoud, R. Zaafouri, A. фотоелектрична система оптимізація на основі викладання-навчання метод Ньютона-Рафсона оптимізація параметрів photovoltaic system teaching-learning-based optimization Newton-Raphson method parameter optimization Introduction. This study investigates parameter extraction methods for solar cell analytical models, which are crucial for accurate photovoltaic (PV) system design and performance. Problem. Traditional single-diode models, while widely used, often lack precision, leading to inefficiencies in parameter extraction essential for reliable PV systems. Goal. The work aims to improve the Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) algorithm to enhance the accuracy of parameter extraction in PV models. Methodology. We adopt an enhanced single-diode model, integrating modifications into the TLBO algorithm, including dynamic teaching factor adjustment, refined partner selection, and targeted local searches with the fmincon function. Comparative analysis with experimental data from four PV systems validates the model’s accuracy. Results. The enhanced TLBO algorithm achieves superior convergence and reliability in parameter extraction, as evidenced by 500 independent runs. Originality. Key contributions include methodological improvements such as dynamic adjustment of the teaching factor and a new approach to partner selection, which significantly optimizes the algorithm’s performance. Practical value. This research provides a robust framework for solar cell parameter extraction, offering practical benefits for PV system designers and researchers in improving model accuracy and efficiency. References 35, table 1, figures 15. Вступ. У цьому дослідженні вивчаються методи отримання параметрів для аналітичних моделей сонячних елементів, які мають вирішальне значення для точного проєктування фотоелектричних (PV) систем і їх продуктивності. Проблема. Традиційні моделі з одним діодом, хоч і широко використовуються, часто не достатньо точні, що призводить до неефективності вилучення параметрів, необхідного для надійних PV систем. Мета. Робота спрямована на покращення алгоритму оптимізації на основі навчання (TLBO) для підвищення точності вилучення параметрів у PV моделях. Методологія. Ми приймаємо вдосконалену модель з одним діодом, інтегруючи модифікації до алгоритму TLBO, включаючи динамічне коригування коефіцієнта навчання, уточнений вибір партнера та цільовий локальний пошук з функцією fmincon. Порівняльний аналіз з експериментальними даними із чотирьох PV систем підтверджує точність моделі. Результати. Удосконалений алгоритм TLBO досягає значної збіжності та надійності при вилученні параметрів, про що свідчать 500 незалежних запусків. Оригінальність. Основні вклади включають методологічні удосконалення, такі як динамічне коригування коефіцієнта навчання та новий підхід до вибору партнера, що значно оптимізує продуктивність алгоритму. Практична цінність. Це дослідження забезпечує надійну основу для отримання параметрів сонячних елементів, пропонуючи практичні переваги для розробників та дослідників PV систем у плані підвищення точності та ефективності моделей. Бібл. 35, табл. 1, рис. 15. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2025-05-02 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/312796 10.20998/2074-272X.2025.3.06 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 3 (2025); 37-44 Электротехника и Электромеханика; № 3 (2025); 37-44 Електротехніка і Електромеханіка; № 3 (2025); 37-44 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/312796/317131 Copyright (c) 2025 H. Khaterchi, M. H. Moulahi, A. Jeridi, R. Ben Messaoud, A. Zaafouri http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |