近日，于坤杰博士的论文“A performance-guided JAYA algorithm for parameters identification of photovoltaic cell and module”在中科院一区Top期刊《Applied Energy》（IF=7.900）上正式发表。
可再生能源为应对气候变化、环境污染和化石燃料耗尽等一系列问题提供了可行的解决方案，其中太阳能作为一种可再生能源，具有安全、清洁、取之不尽等优点而得到广泛研究和应用。光伏系统作为将太阳能转变成电能的重要中介，其模型参数的快速及准确辨识对光伏系统的模拟、评估和控制等方面具有重要的工程意义。因此，高效、准确并稳定地辨识不同光伏模型的参数是一项有意义和挑战性的工作。论文主要研究了基于进化计算的光伏模型参数辨识问题，提出了一种基于性能引导的自适应JAYA算法，使得个体搜索能够基于进化过程中量化的性能指标自适应选择合适的搜索策略，以针对性地增强相应的搜索功能，这种分工策略有效地平衡了搜索过程中的开发和探索能力。所设计算法在单二极管、双二极管、光伏组件、不同光照和温度条件下的光伏组件等模型参数辨识问题上进行了测试分析。实验结果和统计分析验证了所提方法的有效性，为光伏模型参数辨识问题提供了有效的解决方案。
于坤杰博士，副教授（直聘），一直从事进化计算、多目标优化、约束优化、机器学习、复杂工业过程建模与优化、能源优化等方面的研究工作。在Applied Energy、Energy Conversion and Management、Energy、Information Sciences、Knowledge-Based Systems、Computers & Chemical Engineering、Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems、Journal of Intelligent Manufacturing、自动化学报、软件学报、化工进展等期刊上发表相关学术论文15余篇；授权发明专利1项，计算机软件著作权2项。主持国家自然科学基金项目1项，国家博士后科学基金项目1项，河南省科技厅科技攻关项目1项，河南省博士后科研项目1项，教育部重点实验室开放课题基金1项；郑州大学拔尖博士科研启动经费1项；参与多项科研项目，包括国家自然科学基金重点项目，面上项目和企业委托项目等。是IEEE Transactions on Evolutionary Computation、Swarm and Evolutionary Computation、Applied Energy、Energy、Information Sciences、Neurocomputing、Applied Soft Computing、自动化学报、控制与决策、郑州大学学报（工学版）等多个国际/国内期刊评审专家。