本文开发了一种增强的正弦余弦算法EPSCA来实现上述目标。在EPSCA中，为了平衡多样性和收敛性，引入了精英池策略和布朗运动来修改原有SCA的位置更新公式。然后，模式搜索方法作为一种局部搜索工具来增强当前最优解的质量。此外，设计了一个有效的突变算子来防止过早收敛。在CEC2017的30个基准上，对开发的EPSCA和其他最先进的技术进行了比较分析。此外，利用EPSCA对光伏系统的核心参数进行辨识。基于30个独立运行的实验证据表明，EPSCA可以比四种最先进的SCA变体和五种其他知名方法表现得更好。