一种光伏电池模型的最优参数求解方法技术

本发明专利技术涉及太阳能光伏发电技术领域，具体涉及一种基于单结光伏电池模型的最优参数求解方法，其不同之处在于，包括以下步骤：步骤1：对单晶硅电池进行I

【技术实现步骤摘要】
一种光伏电池模型的最优参数求解方法


[0001]本专利技术涉及太阳能光伏发电
，具体涉及一种基于单结光伏电池模型的最优参数求解方法。

技术介绍

[0002]自1972年光伏电池技术实用化以来，各类电池的转换效率特性突飞猛进。在各类光伏电池中，单结晶硅电池由于具有成本低廉，制备工艺简单的优点，因此一直被大规模使用并且是人们关注的焦点。
[0003]在实际使用中，为了分析和预知在不同辐照，不同温度和不同太阳光谱下的光伏电池的输出特性，就需要对电池本身建立精准的数学模型。当前，对于光伏电池的建模一般都是根据肖克莱方程来构建单指数模型或者多指数模型。无论哪种模型，都需要通过提取模型的最优参数来精准拟合目标电池输出特性的非特性关系，从而进一步精准仿真预测最终输出的电气特性。
[0004]而目前对光伏电池模型提取最优参数时，很多情况下会存在大量不必要的冗余搜索，计算效率较低。
[0005]鉴于此，为克服上述技术缺陷，提供一种光伏电池模型的最优参数求解方法成为本领域亟待解决的问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种光伏电池模型的最优参数求解方法，利用解析法和数值迭代法相结合的方式来优化提取模型参数，大大减少不必要的冗余搜索，提高计算效率。
[0007]为解决以上技术问题，本专利技术的技术方案为：一种光伏电池模型的最优参数求解方法，其不同之处在于，包括以下步骤：
[0008]步骤1：通过实验平台对单晶硅电池进行I
‑/>V特性测试，获取电池的电流和电压的多组实测数据样本；
[0009]步骤2：通过I
‑
V测试曲线提取出光伏电池的短路电流I
sc
、开路电压V
oc
以及最大功率点处的电压值V
m
和电流值I
m
，并粗定位参数并联电阻R
sh0
和串联电阻R
s0
；
[0010]步骤3：建立光伏电池物理模型，包括单指数五参数模型和双指数七参数模型；
[0011]步骤4：根据光伏电池物理模型参数的近似解析方程，得到参数的初始值；
[0012]步骤5：构建优化算法的目标函数，定义参数的上限UB和下限LB，设置迭代优化条件options，然后通过数值迭代法对参数初始值进行多次迭代并最终得到最优解；
[0013]步骤6：根据所述步骤5得到的最优参数重新构造光伏电池的数学模型。
[0014]按以上技术方案，所述单指数五参数模型的具体方程式如下式(1)所示：
[0015][0016]其中，I
ph
是光生电流，I0是单二极管的反向饱和电流，V是输出电压，I是输出电流，R
s
是并联电阻，R
sh
是串联电阻，n为二极管品质因子，V
T
＝kT/q，K为玻尔兹曼常数，q为电子电荷，T为电池的开尔文温度。
[0017]按以上技术方案，所述单指数五参数模型的方程式(1)是非线性隐式超越方程，其对应的单指数显式方程如下式所示：
[0018][0019]其中，I
single
是单指数五参数模型下的输出电流，I
L
为光生电流；
[0020]而对应的单指数隐式方程如下式所示：
[0021][0022]按以上技术方案，所述双指数七参数模型的具体方程式如下式所示：
[0023][0024]其中，I
ph
是光生电流，I
01
和I
02
是双二极管模型中两个二极管上的反向饱和电流，V是输出电压，I是输出电流，R
s
是并联电阻，R
sh
是串联电阻，n为二极管的品质因子，V
T
＝kT/q，K为玻尔兹曼常数，q为电子电荷，T为电池的开尔文温度。
[0025]按以上技术方案，所述双指数七参数模型的方程式(4)是非线性隐式超越方程，其对应的双指数显式方程如下式所示：
[0026][0027]其中，I
double
是双指数七参数模型下的输出电流，I
L
为光生电流，n1、n2为两个二极
管的品质因子；
[0028]而对应的双指数隐式方程如下式所示：
[0029][0030]按以上技术方案，所述步骤4中，所述参数的近似解析方程如下所示：
[0031][0032][0033]R
sh
＝R
sh0
‑
R
s
ꢀꢀꢀ
(c)
[0034][0035][0036][0037][0038]n1＝n
ꢀꢀꢀ
(h)
[0039]n2＝2
ꢀꢀꢀ
(i)。
[0040]按以上技术方案，所述步骤5具体包括以下子步骤：
[0041]步骤5.1：定义单指数模型的上限UB和下限LB。
[0042]步骤5.2：创建单指数显式模型的目标函数和单指数隐式模型的目标函数。
[0043]步骤5.3：定义双指数模型的上限UB和下限LB。
[0044]步骤5.4：创建双指数显式模型的目标函数和双指数隐式模型的目标函数。
[0045]步骤5.5：设置迭代优化条件option；
[0046]步骤5.6：利用数值迭代法对模型方程参数求解；在得到特征参数的初始值之后，通过最小二乘法进行反复迭代；
[0047]步骤5.7：判断步骤5.6所得值的均方根误差RMSE是否小于最小误差或者迭代次数是否大于最大迭代次数，如果均不满足条件，则重复步骤5.6直到满足条件得到最优解即最终的最优参数。
[0048]按以上技术方案，所述单指数模型的上限UB和下限LB的具体范围为：LB＝[1 0 0 0 0]，UB＝[2 1 60 1 10]，对应五个参数的范围为：n∈[1，2]，R
s
∈[0，1]，R
sh
∈[0，60]，I0∈[0，1]，I
ph
∈[0，10]；所述双指数模型的上限UB和下限LB的具体范围为：LB＝[1 1 0 0 0 0 0]，UB＝[2 2 1 60 10 1 1]，对应七个参数的范围为：n1∈[1，2]，n2∈[1，2]，R
s
∈[0，1]，R
sh
∈[0，60]，I
ph
∈[0，10]，I
01
∈[0，1]，I
02
∈[0，1]。
[0049]按以上技术方案，所述单指数显式模型的目标函数的具体公式如下所示：
[0050][0051][0052]单指数隐式模型的目标函数的具体公式如下所示：
[0053][0054][0055]其中，RMSE是均方根误差，V
th,i
是迭代时计算出的预测电压值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光伏电池模型的最优参数求解方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过实验平台对单晶硅电池进行I
‑
V特性测试，获取电池的电流和电压的多组实测数据样本；步骤2：通过I
‑
V测试曲线提取出光伏电池的短路电流I
sc
、开路电压V
oc
以及最大功率点处的电压值V
m
和电流值I
m
，并粗定位参数并联电阻R
sh0
和串联电阻R
s0
；步骤3：建立光伏电池物理模型，包括单指数五参数模型和双指数七参数模型；步骤4：根据光伏电池物理模型参数的近似解析方程，得到参数的初始值；步骤5：构建优化算法的目标函数，定义参数的上限UB和下限LB，设置迭代优化条件options，然后通过数值迭代法对参数初始值进行多次迭代并最终得到最优解；步骤6：根据所述步骤5得到的最优参数重新构造光伏电池的数学模型。2.根据权利要求1所述的光伏电池模型的最优参数求解方法，其特征在于：所述单指数五参数模型的具体方程式如下式(1)所示：其中，I
ph
是光生电流，I0是单二极管的反向饱和电流，V是输出电压，I是输出电流，R
s
是并联电阻，R
sh
是串联电阻，n为二极管品质因子，V
T
＝kT/q，K为玻尔兹曼常数，q为电子电荷，T为电池的开尔文温度。3.根据权利要求2所述的光伏电池模型的最优参数求解方法，其特征在于：所述单指数五参数模型的方程式(1)是非线性隐式超越方程，其对应的单指数显式方程如下式所示：其中，I
single
为单指数五参数模型下的输出电流，I
L
为光生电流；而对应的单指数隐式方程如下式所示：4.根据权利要求1所述的光伏电池模型的最优参数求解方法，其特征在于：所述双指数七参数模型的具体方程式如下式所示：其中，I
ph
是光生电流，I
01
和I
02
是双二极管模型中两个二极管上的反向饱和电流，V是输
出电压，I是输出电流，R
s
是并联电阻，R
sh
是串联电阻，n为二极管的品质因子，V
T
＝kT/q，K为玻尔兹曼常数，q为电子电荷，T为电池的开尔文温度。5.根据权利要求4所述的光伏电池模型的最优参数求解方法，其特征在于：所述双指数七参数模型的方程式(4)是非线性隐式超越方程，其对应的双指数显式方程如下式所示：其中，I
double
为双指数七参数模型下的输出电流，I
L
为光生电流，n1、n2为两个二极管的品质因子；而对应的双指数隐式方程如下式所示：6.根据权利要求1所述的光伏电池模型的最优参数求解方法，其特征在于：所述步骤4中，所述参数的近...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭灿，陈浩，柴世一，李其良，陈小威，吕辉，官成钢，
申请(专利权)人：武汉凹伟能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：