[發(fā)明專利]一種基于改進哈里斯鷹優(yōu)化算法的光伏電池參數(shù)辨識方法

有效

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• 申請日: 2020-03-10
• 公開（公告）號: CN111506856B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發(fā)明（設計）人: 吳忠強;劉重陽;王云青;趙德隆
• 申請（專利權）人: 燕山大學
• 主分類號: G06F17/10
• 分類號: G06F17/10;G06N3/00
• 代理公司: 石家莊眾志華清知識產權事務所(特殊普通合伙) 13123
• 代理人: 張建

1.一種基于改進哈里斯鷹優(yōu)化算法的光伏電池參數(shù)辨識方法，其特征在于包括以下步驟：

a、根據(jù)光伏電池的數(shù)學模型，構造光伏電池的工程模型，建立適應度函數(shù)，采集和處理光伏電池的輸出電流、電壓數(shù)據(jù)進行快速求解；

b、將哈里斯鷹優(yōu)化算法探索階段中以柔性遞減的方式將初始能量遞減到零；

其中，柔性遞減的方式采用更改獵物初始能量遞減方式，改進初始能量的遞減系數(shù)如式所示：

式中,ξ是柔性遞減系數(shù)；

c、進入哈里斯鷹優(yōu)化算法狩獵階段，利用黃金正弦法優(yōu)化哈里斯鷹優(yōu)化算法迭代出的當代種群，位置更新中引入黃金分割數(shù)以便縮小搜尋空間，并從種群中篩選出適應性最為優(yōu)秀的個體組建新的哈里斯鷹優(yōu)化種群進入哈里斯鷹優(yōu)化算法的下一步迭代；

d、改進哈里斯鷹優(yōu)化算法用于光伏電池工程模型的參數(shù)辨識，直到最優(yōu)個體的適應度函數(shù)值達到預期標準，輸出最優(yōu)個體的參數(shù)信息作為光伏電池的模型參數(shù)，并繪制擬合曲線與迭代曲線，對比光伏電池的電流電壓實驗結果與模型辨識結果。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于改進哈里斯鷹優(yōu)化算法的光伏電池參數(shù)辨識方法，其特征在于：步驟a中將光伏電池的數(shù)學模型簡化為便于求解的四參數(shù)工程模型，利用標準測試條件下的開路電壓、短路電流、最大功率點電壓、最大功率點電流進行快速求解。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于改進哈里斯鷹優(yōu)化算法的光伏電池參數(shù)辨識方法，其特征在于：步驟a中所述的光伏電池的工程模型，其輸出特性表達式為：

式中,I_L為光伏電池的輸出電流，U_L為光伏電池的輸出電壓，U_oc為開路電壓、I_sc為短路電流、U_m為最大功率點電壓、I_m為最大功率點電流；

輸出特性曲線隨著光照強度和溫度的變化而變化，當光照強度和溫度發(fā)生變化時，需要根據(jù)生產廠家提供的標準測試條件下的原始數(shù)據(jù)對光照強度和溫度的變化量加以修正，從而獲得新工況下的輸出特性曲線，即：

ΔT＝T_new-T

式中：T為標準溫度，T_new為新工況下的溫度，S為標準輻射照度，S_new為新工況下的輻射照度，ΔT為新工況和標準工況下的溫度差，ΔS為相對輻射照度差；

然后根據(jù)下式計算新工況下的開路電壓U_{oc_new}、短路電流I_{sc_new}、最大功率點電壓U_{m_new}、最大功率點電流I_{m_new}：

U_{oc_new}＝U_oc(1-γΔT)ln(e+βΔS)

U_{m_new}＝U_m(1-γΔT)ln(e+βΔS)

式中：系數(shù)α＝0.0025，β＝0.5，γ＝0.00288；

基于上述模型，根據(jù)光伏電池輸出電流電壓的實際測量值與算法辨識值構造誤差平方的適應度函數(shù)。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于改進哈里斯鷹優(yōu)化算法的光伏電池參數(shù)辨識方法，其特征在于：步驟d應用于光伏電池工程模型的參數(shù)辨識中，不斷優(yōu)化種群個體并更新獵物的位置，直到獵物的適應度函數(shù)達到預置期望值后，輸出獵物的參數(shù)信息，繪制出算法辨識值與實際測量值的最佳擬合曲線與算法迭代曲線，并進行比較。