[發明專利]一種基于改進平衡優化器算法的光伏電池參數識別方法

有效

• 申請號: 202011239017.4
• 申請日: 2020-11-09
• 公開（公告）號: CN112380765B
• 公開（公告）日: 2022-11-04
• 發明（設計）人: 劉斌;談竹奎;唐賽秋;徐長寶;胡厚鵬;丁超;林呈輝;歐家祥;高吉普;徐玉韜;王宇;張歷;辛明勇;肖小兵
• 申請（專利權）人: 貴州電網有限責任公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F30/25;G06N3/04
• 代理公司: 貴陽中新專利商標事務所 52100
• 代理人: 商小川

本發明公開了一種基于改進平衡優化器算法的光伏電池參數識別方法，它包括：步驟1、建立PV電池模型和適應度函數；步驟2、基于測量的輸出I?V數據，通過BP神經網絡預測PV電池的輸出數據；步驟3、利用IEO算法對PV電池的參數進行識別，直到達到IEO算法的收斂條件，最后輸出識別的最優參數；解決了現有技術不能達到參數識別最優和容易陷入局部最優等技術問題。

技術領域

本發明屬于光伏電池技術領域，尤其涉及一種基于改進平衡優化器算法的光伏電池參數識別方法。

背景技術

如今，環境的嚴重惡化，如森林砍伐和空氣污染，傳統化石燃料等不可再生資源的迅速枯竭，正威脅著世界的可持續發展。為了應對日益嚴峻的環境問題，長期的能源革命和能源結構轉型已成為必然。其中，太陽能被認為是最有前途和最有效的替代能源之一，由于其安裝方便，儲量豐富且無污染排放，已經獲得了廣泛的應用。準確識別PV電池模型相關的電氣參數是PV系統性能分析、故障診斷和最大功率點跟蹤(maximum power pointtracking,MPPT)中最重要和關鍵的一步。在現有技術中主要存在兩種參數識別方法，即分析法和確定性方法。分析法主要依賴于制造商提供的I-V曲線上的一些關鍵點，并據此通過一系列數學計算對模型進行參數識別。這些方法結構簡單，但在變化的運行環境條件下識別精度不夠高。確定性方法主要利用PV系統的P-V特性曲線的凸性進行參數識別，可以獲得相對更準確的識別結果，但這類方法對模型特性要求極其嚴格，并且對初始條件以及梯度信息高度敏感，這使得它們很容易陷入局部最優。因此，如何在測量數據有限的情況下準確快速地識別PV電池模型的參數，成為了當下研究的重點和難點。

發明內容

本發明要解決的技術問題：提供一種基于改進平衡優化器算法的光伏電池參數識別方法，以解決現有技術不能達到參數識別最優和容易陷入局部最優等技術問題。

本發明技術方案：

一種基于改進平衡優化器算法的光伏電池參數識別方法，它包括：

步驟1、建立PV電池模型和適應度函數；

步驟2、基于測量的輸出I-V數據，通過BP神經網絡預測PV電池的輸出數據；

步驟3、利用IEO算法對PV電池的參數進行識別，直到達到IEO算法的收斂條件，最后輸出識別的最優參數。

步驟1所述建立PV電池模型和適應度函數的方法包括：

采用雙二極管PV電池模型，輸出電流-電壓current-voltage，建立I-V特性方程如下：

式中I_L和V_L分別表示PV電池的輸出電流和輸出電壓；I_sh表示流過并聯電阻R_sh的電流；熱電壓V_T定義為：

式中T代表電池溫度；K＝1.38×10^-23J/K表示玻爾茲曼常數；q＝1.6×10^-19C表示電子電荷；I_ph為光生電流，I_sd1、I_sd2為二極管的反向飽和電流，R_s為串聯電阻，R_sh為并聯電阻，二極管理想因子a₁、a₂是需要識別的參數；

選擇均方根誤差RMSE作為目標函數，為實現最優的效果要求目標函數最小，建立目標函數公式為：