一种光伏组件参数辨识方法技术

本发明专利技术公开了一种光伏组件参数辨识方法，其特征在于：将光伏组件5参数模型转化为待优化的五个目标方程，将五个目标方程转化为一个目标函数，采用遗传算法进行求解，得到STC条件下光伏组件模型中的参数。本发明专利技术提供了一种快捷光伏组件参数辨识方法，基于STC条件下采用本发明专利技术提供的方法辨识出的光伏模型参数，经转换后可以转变为任意气象条件下的光伏组件参数，结合模型结构，可以描述光伏组件在任意气象条件下的输出情况。

【技术实现步骤摘要】
一种光伏组件参数辨识方法
本专利技术属于新能源发电
，涉及一种光伏组件参数的辨识方法。
技术介绍
近年来，我国太阳能光伏发电应用领域取得了迅速的发展，根据公开资料显示，2016年上半年我国新增并网光伏装机容量约为22.5GW，其中仅6月份就新增了约11.3GW装机容量。伴随着光伏装机容量的快速增长，光伏运维逐渐受到越来越多的关注，因为其直接关系到电站发电量的多少，进而影响光伏电站投资的收益。目前光伏单个电站的运维或集中式运维系统使用越来越广泛，而这些运维系统大部分只实现了简单的数据监测功能，缺乏有效的分析评估手段。目前主要的评估手段还停留在同一种类设备运行数据的一致性对比或设备运行数据的年、月、日时间统计等手段之上。造成这种现象的主要原因在于缺乏有效的数学模型及其参数来描述光伏组件或阵列在任意气象条件下的输出情况。任意气象条件下的输出估算对于评估光伏组件的发电输出能力并由此评价光伏阵列和逆变器的运行健康状态具有十分重要的意义。目前，针对光伏组件的数学模型有很多种，最常见使用的是光伏5参数数学模型，该光伏组件数学模型包括受有效入射辐照度控制的电流源、一个反向并联二极管，一个串联电本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种光伏组件参数辨识方法，其特征在于：将光伏组件5参数模型转化为待优化的五个目标方程f1～f5，

【技术特征摘要】
1.一种光伏组件参数辨识方法，其特征在于：将光伏组件5参数模型转化为待优化的五个目标方程f1～f5，f2＝Isc-IL+IO(exp(Isc·Rs/α)-1)+Isc·Rs/Rsh(9)f3＝Imp+Vmp·dI/dV|mp(10)f4＝IL-IO(exp((Vmp+Imp·Rs)/α)-1)-(Vmp+Imp·Rs)/Rsh-Imp(11)式中，光生电流IL；二极管反向饱和电流IO；理想因子α；串联电阻Rs；并联电阻Rsh；组件开路电压Voc；组件短路电流Isc；最大功率跟踪点电压Vmp；最大功率跟踪点电流Imp；将五个目标方程转化为一个目标函数f采用遗传算法进行求解，得到STC条件下光伏组件模型中的参数。2.如权利要求1所述的一种光伏组件参数辨识方法，其特征在于：将公式(13)的目标函数作为遗传算法的适应度函数。3.如权利要求1所述的一种光伏组件参数辨识方法，其特征在于：采用遗传算法进行光伏组件模型参数求解，将光伏组件模型中的5个参数作为算法的个体，将式(13)的目标函数作为遗传算法的适应度函数；采用交叉变异策略，最终确定最终种群中的最优个体代表了所求的光伏组件模型参数。4.如权利要求1、2或3所述的一种光伏组件参数辨识方法，其特征在于：遗传算法求解的步骤为：1)生成一定数量的初始种群，并评估种群中个体的目标值即...

【专利技术属性】
技术研发人员：李强，韩华春，吕振华，胡汝伟，邱腾飞，叶荣波，王晨晖，袁晓冬，柳丹，
申请(专利权)人：国网江苏省电力公司电力科学研究院，国家电网公司，中国电力科学研究院，国网江苏省电力公司镇江供电公司，江苏省电力试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32