基于MATLAB的白鲸算法在太阳能光伏模型参数估计中的应用

太阳能光伏技术是一种可再生能源的重要形式，其在可持续能源发展中起着关键作用。为了提高太阳能光伏系统的效率和性能，准确估计模型的参数是至关重要的。本文将介绍如何使用MATLAB编程语言和白鲸算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）来估计太阳能光伏模型的参数。

1. 太阳能光伏模型简介
   太阳能光伏模型通常由电流-电压（I-V）特性曲线来描述。该模型一般采用二次方程形式，如下所示：
   I = Iph - I0 * (exp((V + IRs) / (a * VT)) - 1) - (V + IRs) / Rsh
   其中，I为输出电流，Iph为光照强度相关的光生电流，I0为饱和电流，V为输出电压，IRs为串联电阻产生的伏电压，a为质量作用因子，VT为热压电势，Rsh为并联电阻。

2. 白鲸算法简介
   白鲸算法是一种基于自然界白鲸行为模式的优化算法，通过模拟白鲸的觅食行为来搜索最优解。该算法具有全局搜索能力和较好的收敛性，适用于解决复杂的优化问题。

3. MATLAB实现
   以下是基于MATLAB的白鲸算法太阳能光伏模型参数估计的源代码：

% 参数设置
MaxIter = 100; % 最大迭代次数
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