山羊优化算法GOA光伏参数辨识完整代码

一、太阳能光 伏（PV）模型介绍

本文针对光伏参数估计问题，采用单二极管模型（SDM）、双二极管模型（DDM）、三二极管模型（TDM）、光伏组件模型（MM）四类主流模型，均基于电流-电压（I−VI-VI−V）非线性特性构建，以均方根误差（RMSE）为参数寻优目标函数。 下图中（a）~(d)分别为单二极管（SDM）、双二极管（DDM）、三二极管模型（TDM）和光伏组件模型（MM）。

参考文献 ：

[1] Gao S , Wang K , Tao S , et al. A state-of-the-art differential evolution algorithm for parameter estimation of solar photovoltaic models[J]. Energy Conversion and Management, 2021, 230:113784.

二、山羊优化算法

山羊优化算法（Goat Optimization Algorithm, GOA）是2025年提出的一种新型生物启发式元启发式算法，灵感来源于山羊在恶劣和资源有限环境中的适应性行为。该算法旨在通过模拟山羊的觅食策略、移动模式和躲避寄生虫的能力，有效平衡探索和开发，以解决全局优化问题。

参考文献：

[1]nozari, hamed, and Agnieszka Szmelter-Jarosz. “Goat Optimization Algorithm: A Novel Bio-Inspired Metaheuristic for Global Optimization.” Applied Innovations in Industrial Management (AIIM), 2025.

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/146115384

三、算法求解及部分结果

close all

clear

clc

addpath('Benchmark_Solar_Cell');

func_flag=2;%1-6(共有6种模型，对应论文里面的6种模型)

fobj = @(x)evaluate_normal_fitness(x,func_flag);

Prfobj = @(x)Prevaluate_normal_fitness(x,func_flag);

[lb,ub,Dim]=PV_Xrange(func_flag);

SearchAgents_no=30; % 种群大小（可以修改）

Max_iteration=200; % 最大迭代次数（可以修改）

Result=Prfobj(bestX);

Result.curve=curve;

save Result Result %保存结果

%% 显示结果

display(['算法获得的最佳参数为:', num2str(bestX)]);

display(['算法获得的RMSE为:', num2str(fMin)]);

%% 画图

plotFigure;%画图

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/160854756

部分结构

完整MATLAB：

https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZWcm5tuZg==

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