一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法技术

本发明专利技术公开了一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法，基于增强型动态精英多元宇宙算法，通过修正虫洞存在概率WEP的参数调整策略来增大种群的开发能力，引入了依靠当前种群质量调整旅行距离率TDR的参数调整策略以避免搜索陷入局部最优，采用了基于动态精英策略的旅行以提高每个宇宙旅行成功的概率，始终可以在最少计算量下快速、准确、稳定的求解出模型参数。建立精确的光伏组件数学模型，准确评估系统的输出特性，对系统性能评估、故障分析及指导运维检修意义重大。

【技术实现步骤摘要】
一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法
本专利技术属于电力设备运维检修
，具体涉及一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法。
技术介绍
近年来,光伏发电在电力供应中得到了广泛的应用,发电规模越来越大,对系统的技术性能也提出了更高的要求。准确的建立光伏发电系统模型,并确定模型参数,对于光伏发电系统的性能评估、发电效率计算和最大功率点跟踪等具有重要的理论与现实意义。目前，研究者已经研究并且开发出了多种太阳能电池的等效电路模型，其中应用最为广泛的是单二极管模型。描述光伏组件模型的主要参数一般包括：光生电流、二极管反向饱和电流、二极管理想品质因素以及等效串并联电阻。这些模型参数不仅仅只影响太阳能电池模型的精度，而且还直观反映各种因素对太阳能电池运行情况的，通过对模型参数的进一步研究，还可分析太阳能电池发生故障的起因，因此，基于实测数据有效辨识光伏组件模型参数对光伏发电运维意义重大。为确定这些未知的模型参数，目前研究者们使用了很多求取方法，这些求取方法可分为解析法、确定性法以及元启发式算法三大类。解析法是基于关键点数据来提取参数，虽然简单易实现，但是这种方法过于依赖关键数据的准确性，此外，求解之前需要做一些假设，这会导致求取结果精度降低；确定性法是一种曲线拟合技术，如牛顿拉夫逊法、迭代法、LambertW函数法等。这种方法虽然有较好的局部搜索能力，但是其求解往往具有决策空间凸性和可微性等计算要求，并且对初值高度敏感，当应用于多维度的参数提取时，陷入局部最优的风险很大。元启发式算法本质上和确定性法属于一类，两者都是基于优化的曲线拟合，但是元启发式算法不需要特定的计算条件，求取环境灵活，并且其概念和计算结构较为简单容易实现，因此随着计算机科学的发展，元启发式算法已成为解决PV参数辨识问题的主流方法，如教学优化算法、粒子群算法、鲸鱼群算法、萤火虫算法、人工蜂群算法、无性繁殖算法、猫群优化算法、差分进化算法等。尽管元启发式算法可以获得相对优越的结果，但其求解结果精度还有待提高，同时也存在性能慢、求解不稳定、收敛不成熟等缺点。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法，采用基于动态精英策略的旅行方法有效的改善宇宙质量，能够提高光伏组件等效电路模型参数高效辨识计算效率和精度。本专利技术所采用的技术方案是，一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、利用传感器来获取多组光伏组件等效电路原始信号x(t)；步骤2、建立基于多元宇宙算法光伏组件数学模型，设定数学模型中的算法参数初始值，并对种群进行初始化，得到初始种群；步骤3、计算出初始种群中各宇宙的膨胀率，并对膨胀率进行标准化；步骤4、根据标准化后的膨胀率大小对宇宙进行排序，并通过轮盘赌选择出白洞，并将白洞的物体作为较优宇宙；步骤5、根据较优宇宙的膨胀率自适应调整旅行距离率；步骤6、根据当前种群迭代情况自适应更新虫洞存在的概率；步骤7、根据动态旅行策略更新每个宇宙的位置；步骤8、更新宇宙膨胀率，并将较优膨胀率的宇宙保留下来；步骤9、判断迭代是否达到最大次数，若未达到则返回步骤3，否则输出当前保留下来的较优膨胀率的宇宙以及膨胀率值，作为光伏组件等效电路模型参数。步骤1原始信号x(t)包括通过电压传感器采集的电压、电流传感器采集的电流。步骤2数学模型中的算法参数包括种群个数、最大迭代次数、问题维数、上下限约束条件Umax和Umin、虫洞存在概率WEP、旅行距离以及初始膨胀率。步骤3计算出初始种群中各宇宙的膨胀率公式如下：式中，N是原始信号的组数，I为电流传感器采集的电流，V为电压传感器采集的电压，X为待求取的模型参数。步骤5具体过程为：通过更新策略公式更新旅行距离率，更新策略公式为：其中，TDR表示旅行距离率，t表示迭代次数，p表示迭代的精度。步骤6具体过程为：根据虫洞存在的概率更新公式更新虫洞存在的概率，虫洞存在的概率更新公式为：其中，tmax表示最大迭代次数，WEPmin表示虫洞存在的概率最小值，WEPmax表示虫洞存在的概率最小值，P为迭代的精度。步骤7具体过程为：步骤7.1、较优宇宙中每个宇宙个体产生一个随机参数，比较该随机参数与虫洞存在的概率的大小；步骤7.2、若该随机参数不大于虫洞存在的概率，则输出根据旅行距离率、虫洞存在的概率确定的宇宙位置；否则，通过如下公式更新宇宙位置；式中，xi,t为第t次迭代旅行后的宇宙，为xtop精英种群中的任意不等宇宙，r3、r4为[0,1]之间的随机数。步骤8中更新宇宙膨胀率，根据宇宙的膨胀率公式更新宇宙膨胀率，比较更新后的宇宙膨胀率与原宇宙膨胀率大小，保留较小的宇宙膨胀率对应的宇宙，作为最佳宇宙。本专利技术的有益效果是：本专利技术一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法，提出的基于增强型动态精英多元宇宙算法的光伏组件等效电路模型参数辨识算法，通过修正虫洞存在概率和引入了依靠当前种群质量调整旅行距离率的参数调整策略来增大种群开发能力，避免陷入局部最优，还采用了基于动态精英策略的旅行方法有效改善了所有宇宙的质量，始终能够在最少计算量下快速、准确、稳定的求解出模型参数，对不同工况下的光伏发电系统建模及高效运维奠定了基础。附图说明图1为本专利技术一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法流程图；图2为实施例中采用本专利技术的方法获得数据与实测数据的I-V特性曲线对比图；图3为实施例中采用本专利技术的方法获得数据与实测数据的I-V特性曲线对比图。具体实施方式下面结合附图及具体实施方式对本专利技术进行详细说明。本专利技术一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法，如图1所示，具体按照以下步骤实施：步骤1、利用传感器来获取多组光伏组件等效电路原始信号x(t)；步骤1原始信号x(t)包括通过电压传感器采集的电压、电流传感器采集的电流。步骤2、建立基于多元宇宙算法光伏组件数学模型，设定数学模型中的算法参数初始值，并对种群进行初始化，得到初始种群；步骤2数学模型中的算法参数包括种群个数、最大迭代次数、问题维数、上下限约束条件Umax和Umin、虫洞存在概率WEP、旅行距离以及初始膨胀率。步骤3、计算出初始种群中各宇宙的膨胀率，并对膨胀率进行标准化；步骤3计算出初始种群中各宇宙的膨胀率公式如下：式中，N是原始信号的组数，I为电流传感器采集的电流，V为电压传感器采集的电压，X为待求取的模型参数。步骤4、根据标准化后的膨胀率大小对宇宙进行排序，并通过轮盘赌选择出白洞，并将白洞的物体作为较优宇宙；步骤5、根据较优宇宙的膨胀率自适应调整旅行距离率；步骤5具体过程为：通过更新策略公式更新旅行距离率，更新策略公式为：其中，TDR表示旅行距离率，t表本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：/n步骤1、利用传感器来获取多组光伏组件等效电路原始信号x(t)；/n步骤2、建立基于多元宇宙算法光伏组件数学模型，设定数学模型中的算法参数初始值，并对种群进行初始化，得到初始种群；/n步骤3、计算出初始种群中各宇宙的膨胀率，并对膨胀率进行标准化；/n步骤4、根据标准化后的膨胀率大小对宇宙进行排序，并通过轮盘赌选择出白洞，并将白洞的物体作为较优宇宙；/n步骤5、根据较优宇宙的膨胀率自适应调整旅行距离率；/n步骤6、根据当前种群迭代情况自适应更新虫洞存在的概率；/n步骤7、根据动态旅行策略更新每个宇宙的位置；/n步骤8、更新宇宙膨胀率，并将较优膨胀率的宇宙保留下来；/n步骤9、判断迭代是否达到最大次数，若未达到则返回步骤3，否则输出当前保留下来的较优膨胀率的宇宙以及膨胀率值，作为光伏组件等效电路模型参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤1、利用传感器来获取多组光伏组件等效电路原始信号x(t)；
步骤2、建立基于多元宇宙算法光伏组件数学模型，设定数学模型中的算法参数初始值，并对种群进行初始化，得到初始种群；
步骤3、计算出初始种群中各宇宙的膨胀率，并对膨胀率进行标准化；
步骤4、根据标准化后的膨胀率大小对宇宙进行排序，并通过轮盘赌选择出白洞，并将白洞的物体作为较优宇宙；
步骤5、根据较优宇宙的膨胀率自适应调整旅行距离率；
步骤6、根据当前种群迭代情况自适应更新虫洞存在的概率；
步骤7、根据动态旅行策略更新每个宇宙的位置；
步骤8、更新宇宙膨胀率，并将较优膨胀率的宇宙保留下来；
步骤9、判断迭代是否达到最大次数，若未达到则返回步骤3，否则输出当前保留下来的较优膨胀率的宇宙以及膨胀率值，作为光伏组件等效电路模型参数。


2.根据权利要求1所述一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法，其特征在于，步骤1所述原始信号x(t)包括通过电压传感器采集的电压、电流传感器采集的电流。


3.根据权利要求1所述一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法，其特征在于，步骤2所述数学模型中的算法参数包括种群个数、最大迭代次数、问题维数、上下限约束条件Umax和Umin、虫洞存在概率WEP、旅行距离以及初始膨胀率。


4.根据权利要求2所述一种光伏组件等效电路模型参数高效辨识方法，其特征在于，步骤3所述计算出初始种群中各宇宙的膨胀率公式如下：



式中，N是原始信...

【专利技术属性】
技术研发人员：党建，夏超浩，贾嵘，王高明，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61