[發(fā)明專利]一種光伏組件模型參數(shù)混合優(yōu)化辨識方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111101978.3 | 申請日: | 2021-09-18 |
| 公開(公告)號: | CN113779733A | 公開(公告)日: | 2021-12-10 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 鄭文明;談?wù)\;張峰毓;丁坤;陳翔 | 申請(專利權(quán))人: | 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司常州供電分公司;國網(wǎng)江蘇省電力有限公司;國家電網(wǎng)有限公司 |
| 主分類號: | G06F30/17 | 分類號: | G06F30/17;G06N3/00 |
| 代理公司: | 南京品智知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32310 | 代理人: | 楊陳慶 |
| 地址: | 213003 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 組件 模型 參數(shù) 混合 優(yōu)化 辨識 方法 | ||
1.一種光伏組件模型參數(shù)混合優(yōu)化辨識方法,其特征在于,包括如下步驟:
a、根據(jù)光伏電池單二極管模型,建立光伏組件的五參數(shù)模型,確定待辨識的參數(shù);
b、獲取一定溫度和輻照度條件下的光伏組件I-V曲線數(shù)據(jù),根據(jù)I-V曲線數(shù)據(jù)確定各待辨識參數(shù)的可行解區(qū)間,定義適應(yīng)度函數(shù);
c、結(jié)合待辨識的光伏組件參數(shù)建立粒子種群,根據(jù)粒子群算法的運行法則初始化粒子種群的各項基本參數(shù),通過適應(yīng)度函數(shù)初始化各粒子的適應(yīng)度值;
d、采用自適應(yīng)慣性權(quán)重調(diào)整粒子速度的更新公式,結(jié)合灰狼算法對粒子種群的速度和位置進(jìn)行更新;
e、通過適應(yīng)度函數(shù)計算各粒子的適應(yīng)度值,更新粒子個體最優(yōu)位置和群體最優(yōu)位置。
f、判斷算法迭代次數(shù)是否達(dá)到最大或者適應(yīng)度值精度已滿足要求,若是,則輸出全局最優(yōu)解,獲得一組滿足條件的光伏組件模型參數(shù);若否,則重復(fù)步驟d~f,直到滿足預(yù)設(shè)停止條件為止。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種光伏組件模型參數(shù)混合優(yōu)化辨識方法,其特征在于,步驟a中,所述光伏組件五參數(shù)模型為:
式中,I為光伏組件輸出電流;V為光伏組件輸出電壓;Iph為光生電流;I0為二極管反向飽和電流;q為電子電荷;K為玻爾茲曼常數(shù);n為二極管理想因子;Rs為串聯(lián)電阻;Rsh為并聯(lián)電阻;T為組件工作時的開氏溫度;Vt為熱電壓;Ns為組件串聯(lián)電池片個數(shù)。所述待辨識參數(shù)為Iph、I0、n、Rs、Rsh。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種光伏組件模型參數(shù)混合優(yōu)化辨識方法,其特征在于,所述步驟b包括:
b1、確定各待辨識參數(shù)的可行解區(qū)間,具體方法為:n的范圍為[0.3,2];Iph以實測電流的最大值為區(qū)間中心,變動范圍為12%;I0以公式(3)計算出的理論值為區(qū)間中心,變動范圍為55%;Rs取標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的標(biāo)準(zhǔn)值為區(qū)間中心,變動范圍為15%;Rsh取實測I-V曲線在短路電流處導(dǎo)數(shù)值倒數(shù)為區(qū)間中心,變動范圍為20%;
式中,I0,ref為光伏組件在標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的反向飽和電流;Isc,ref為光伏組件在標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的短路電流;Voc,ref為光伏組件在標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的開路電壓;nref為光伏組件在標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的理想因子;Tref為標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的溫度;Eg為禁帶寬度;計算所得的I0’即可作為I0取值區(qū)間的中心值;
b2、定義適應(yīng)度函數(shù),選擇實測電流和理論電流的均方根誤差作為適應(yīng)度函數(shù),其公式為:
式中,F(xiàn)fit為需計算的適應(yīng)度函數(shù),m為實測數(shù)據(jù)點數(shù),Ireal為實測電流值,Ical為理論計算所得電流值。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種光伏組件模型參數(shù)混合優(yōu)化辨識方法,其特征在于,在所述的步驟c中,粒子群算法的初始化參數(shù)包括:最大迭代次數(shù)Tmax,粒子種群個數(shù)N,維度D,代表光伏組件模型五參數(shù)的粒子種群的速度V和位置S,根據(jù)權(quán)利要求3預(yù)設(shè)粒子速度和位置的邊界;其中粒子速度和位置采用隨機(jī)函數(shù)給粒子初始化賦值。
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