1. 研究目的与意义（文献综述）

电能是社会发展和经济建设的重要保障，它和高科技的紧密结合创造了丰富多彩的人类生活，同时电能的广泛应用也导致全球范围内的电力供应不足现象频繁出现。从世界范围内来看，火力发电是目前发电的最主要形式，但是由于石油、天然气、煤炭等化石燃料的大量燃烧，不仅带来了能源枯竭问题，也使环境污染，尤其是大气污染问题日益严重。从2013年年初开始，PM2.5这个词汇不断被人们所关注，恶劣的雾霾天气已经影响到我国的绝大多数城市，而且在2014年又有加重的趋势。为了缓解经济增长、能源短缺以及环境污染之间的矛盾，我国政府相关部门出台了很多政策，比如提高能源利用率、搬迁高污染行业、完善各区域间大气污染联控机制等。但是从实施效果上来看，这些措施都是治标不治本，只有转变目前能源的使用方式，大力发展和普及太阳能、风能等清洁能源，彻底改变以化石能源为主的能源结构，才能从根源上缓解能源短缺和环境污染问题，进而消除电力供应不足和大气雾霾等现象，光伏装机容量的迅猛发展离不开光伏发电技术的发展。现在国际上对光伏发电技术的研究侧重于高效稳定且成本低廉的光伏直流变换器、光伏并网逆变器以及分布式光伏发电应用技术等方面。依托于光伏屋顶计划和国家法规的支持，许多欧美发达国家相继成功研发了针对不同场合的光伏发电装置。与世界光伏产业的蓬勃发展相比，我国的光伏产业才起步不久，而且相关政策的不健全使得我国的光伏发电工程存在应用面窄、技术不规范和闲置率高等问题。另外，我国的光伏板制造产业从2012年开始进入冬天，欧美对我国光伏厂商制定的双反政策使得国内生产的大部分光伏电池都无法出口，而此时国内滞后的光伏发电市场又不能消化如此高的产能。因此，为了促进我国光伏产业的发展，我国一方面要完善光伏发电政策来扩大国内市场，另一方面要大力推进光伏应用技术研发来保证光伏发电项目的顺利开展。将太阳能转换为电能的光伏电池板是利用太阳能的核心部件，但其内部参数不易获取，并且其参数随环境和时间的变化会发生变化，这给光伏电池板的应用带来了困难。光伏电池模型参数的快速准确辨识在光伏阵列的输出功率预测、最大功率点跟踪以及 电池故障模型的特性研究方面具有非常重要的工程意义。然而大部分传统智能算法用于系统参数辨识时都有辨识精确受参数初值影响较大，而且算法易陷入早熟的问题，作为一种新兴的群智能优化方法，萤火虫算法具有简单易懂、参数少和易实现等优点，已经在诸多领域取得了较好的应用。为了使该算法能够更有效地解决不同的优化问题，需要对标准萤火虫算法进行改进或混合其他算法。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：

萤火虫算法：作为一种新兴的群智能优化方法，萤火虫算法具有简单易懂、参数少和易实现等优点，已经在诸多领域取得了较好的应用。为了使该算法能够更有效地解决不同的优化问题，需要对标准萤火虫算法进行改进或混合其他算法。介绍了萤火虫算法的原理及其应用领域，重点分析了算法的改进策略，并提出了算法进一步研究的方向。群智能是一种通过简单个体的行为，以某种形式聚集协同，使群体在没有集中控制的情况下所表现出的智能行为。群智能优化算法是一种对自然界中生物的群体行为的模拟，并用数学形式表达出来的方法。典型的群智能优化算法有两个，即蚁群优化算法（ant colony optimization，aco）和粒子群优化算法 （particle swarm optimization，pso）。剑桥学者 yang xinshe 根据萤火虫个体的发光特性和相互吸引的行为，于2008年提出了萤火虫算法（fireflyalgorithm，fa）。 fa 是继 pso 和 aco 之后，又一新 颖的群智能启发式优化算法，具有概念简单、需要调整的参数少、易于应用和实现等优点。 萤火虫算法是一种高效的优化算法，已成为众多学者研究的热点，在诸多领域得到了较好的应用。

双二极管模型：

3. 研究计划与安排

第1周：撰写并完成开题报告；

第2周：修改、完善开题报告，对主要研究意义、目标、内容等进行讲解；

第3周：撰写毕业设计论文目录；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]王艳,王秋萍,王晓峰.基于改进萤火虫算法求解旅行商问题[j].计算机系统应用,2018,27(08):219-225.

[2]王沈娟,高晓智.萤火虫算法研究综述[j].微型机与应用,2015,34(08):8-11.

[3]冀子臻,顾圣平.基于遗传萤火虫算法的含风电电力系统机组组合研究[j].水电能源科学,2018,36(12):152-155.