AGA在太阳能电池阵寿命预测中的应用

• 作者: 姜冠祥 应怀樵 武涛 简献忠 郭强
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 太阳能电池阵列 自适应遗传算法 寿命预测 电流衰减模型 参数辨识
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 先进算法与人工智能
• 页码范围: 46-49,55
• 页数: 5页
• 分类号: TM914.4|TP18
• 字数: 3641字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.02.010

摘要

针对在轨卫星的GaInP/GaAs/Ge三结太阳能电池阵输出电流衰减模型中参数辨识精度低和后期误差大且实时性不高的问题,提出采用遗传算法(GA)对太阳能电池阵电流衰减模型进行参数辨识.针对GA过早收敛及易陷入局部最优解的缺点,提出了基于自适应交叉变异算子和线性变换适应度函数的自适应遗传算法(AGA)进行参数辨识.然后把模型预测的输出电流与遥感测得的输出电流进行比较.实验结果表明,运用AGA和广义最小二乘法(GLS)得到的均方根误差(RMSE)分别为1.427×10-4和1.337×10-3,误差平方和(SSE)分别为2.0571×10-6和1.92×10-3,AGA辨识后的模型预测更加准确,对卫星运行后期电源的管理具有实际意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	简献忠	上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市现代光学系统重点实验室	91	341	9.0	14.0
2	郭强		51	247	9.0	13.0
3	应怀樵		29	436	12.0	20.0
4	姜冠祥		5	11	2.0	3.0
5	武涛	上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市现代光学系统重点实验室	2	4	1.0	2.0