[发明专利]一种基于和声搜索的光伏面板最佳倾角和方位角计算方法在审

专利信息
申请号: 201611103006.7 申请日: 2016-12-05
公开(公告)号: CN106776476A 公开(公告)日: 2017-05-31
发明(设计)人: 卫志农;郭勉;臧海祥;王苗苗;孙国强;朱瑛 申请(专利权)人: 河海大学
主分类号: G06F17/15 分类号: G06F17/15
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 代理人: 刘渊
地址: 211100 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 和声 搜索 面板 最佳 倾角 方位角 计算方法
【权利要求书】:

1.一种基于和声搜索的光伏面板最佳倾角计算方法,其特征在于:包括以下步骤:

1)提出关于光伏面板倾角的儒略日太阳辐射模型;

2)确定优化的目标函数和边界条件;

3)对步骤2)中的优化问题进行和声搜索,确定倾角的最优值。

2.一种基于和声搜索的光伏面板方位角计算方法,其特征在于:包括以下步骤:

1)提出关于光伏面板方位角的儒略日太阳辐射模型;

2)确定优化的目标函数和边界条件;

3)对步骤2)中的优化问题进行和声搜索,确定方位角的最优值。

3.根据权利要求1或2所述的基于和声搜索的光伏面板最佳倾角和方位角计算方法,其特征在于:在步骤1)中所述太阳辐射模型为:

<mrow><msub><mi>I</mi><mi>d</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mn>24.3600</mn><mrow><mn>2</mn><mi>&pi;</mi></mrow></mfrac><msubsup><mo>&Integral;</mo><msub><mi>&omega;</mi><mi>r</mi></msub><msub><mi>&omega;</mi><mi>s</mi></msub></msubsup><mi>I</mi><mo>*</mo><mi>c</mi><mi>o</mi><mi>s</mi><mi>&theta;</mi><mi>d</mi><mi>&omega;</mi></mrow>

<mrow><msub><mi>I</mi><mi>m</mi></msub><mo>=</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><msub><mi>n</mi><mn>1</mn></msub></mrow><msub><mi>n</mi><mn>2</mn></msub></munderover><msub><mi>I</mi><mrow><mi>d</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mo>/</mo><mrow><mo>(</mo><msub><mi>n</mi><mn>2</mn></msub><mo>-</mo><msub><mi>n</mi><mn>1</mn></msub><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

I*=Ic(1+0.034cos(2πn/365.25))

式中:Id为日太阳天文总辐射值;n为儒略日,即从1月1日开始计算的天数;Im是月平均日的太阳总辐射值;β是光伏面板的倾角,γ是光伏面板的方位角,ω是太阳时角。

4.根据权利要求1或2所述的基于和声搜索的光伏面板最佳倾角和方位角计算方法,其特征在于:在步骤2)中,目标函数为:

max(Im(β,γ))

边界条件公式:

βmin≤β≤βmax

γmin≤γ≤γmax

式中:βmin、βmax分别为β的下界和上界,分别为0°和90°;γmin,γmax分别为γ的下界和上界,分别为0°和360°。

5.根据权利要求4所述的基于和声搜索的光伏面板最佳倾角和方位角计算方法,其特征在于:在步骤3)中按以下步骤计算最佳倾角和方位角:

1)初始化优化问题并确定下列参数:和声内存大小=6,记忆库取值概率=0.9,微调概率=0.4~0.9,和终止准则=2000;

2)初始化HM和声记忆,在HM矩阵的解向量是随机生成的,通过目标函数值进行排序,HM是由下式得到:

<mrow><mi>H</mi><mi>M</mi><mo>=</mo><msup><mfenced open = "[" close = "]"><mtable><mtr><mtd><msup><mi>&beta;</mi><mn>1</mn></msup></mtd><mtd><msup><mi>&beta;</mi><mn>2</mn></msup></mtd><mtd><mo>...</mo></mtd><mtd><msup><mi>&beta;</mi><mrow><mi>H</mi><mi>M</mi><mi>S</mi></mrow></msup></mtd></mtr><mtr><mtd><msup><mi>&gamma;</mi><mn>1</mn></msup></mtd><mtd><msup><mi>&gamma;</mi><mn>2</mn></msup></mtd><mtd><mo>...</mo></mtd><mtd><msup><mi>&gamma;</mi><mrow><mi>H</mi><mi>M</mi><mi>S</mi></mrow></msup></mtd></mtr></mtable></mfenced><mi>T</mi></msup><mo>;</mo></mrow>

3)由HM即兴创作一个新的和声向量,(β',γ')是基于记忆考虑、基音调整、随机选择生成的;

4)如果新的目标函数值优于当前HM内的最坏和声,加入HM新和声,排除现有的最坏和声,然后根据目标函数值对HM排序;

5)重复步骤3)和步骤4),直到满足最大数量搜索为两千的终止准则,如果终止准则未满足则重复步骤3)和4)。

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