[发明专利]基于改进粒子群算法的光伏电池参数辨识方法

摘要

本发明公开了一种基于改进粒子群算法的光伏电池参数辨识方法，实施流程框架包括：建立光伏电池的递推最小二乘模型形式并确定待辨识参数，初始化粒子群的位置和速度，计算粒子适应度值、个体极值、群体极值，更新粒子的位置和速度，个体极值加入高斯算子，计算适应度值并更新个体极值，计算各粒子与全局极值的距离，计算粒子适应度值，进行个体极值和群体极值更新，最后输出待定光伏电池参数的最优取值。本发明用于光伏并网发电系统中串并联m×n型光伏组件阵列的参数分析，能够辨识光伏电池I‑V方程的待定参数、确定光伏电池的I‑V数学模型及解析光伏电池的故障起因。

主权项

基于改进粒子群算法的光伏电池参数辨识方法，用于光伏并网发电系统中串并联m×n型光伏组件阵列的参数分析，能够辨识光伏电池I‑V方程的待定参数、确定光伏电池的I‑V数学模型及解析光伏电池的故障起因，其特征在于：建立光伏电池的递推最小二乘模型形式并确定待辨识参数，初始化粒子群的位置和速度，计算粒子适应度值、个体极值、群体极值，更新粒子的位置和速度，个体极值加入高斯算子，计算适应度值并更新个体极值，计算各粒子与全局极值的距离，如果距离小于阈值，则该粒子与全局极值交叉该粒子的解变为交叉后的解，如果距离不小于阈值，则保留该粒子的解，然后计算粒子适应度值，进行个体极值和群体极值更新，此时如果未达到最大迭代次数，则返回计算粒子适应度值、个体极值、群体极值继续迭代，直至达到最大迭代次数，输出待定光伏电池参数的最优取值。