光伏组件内部参数辨识与输出特性研究

摘要：

基于光伏组件的物理模型快速准确地识别其内部参数对于预测光伏阵列的输出特性、跟踪最大功率点和电池故障模型的特性是非常重要的.而传统数学解析的参数辨识方法存在着辨识参数不准确,一般的智能优化算法精度都优于数学解析法,但现有的粒子群参数辨识方法存在着易陷入早熟和迭代次数过多等问题.对此,提出了一种改进量子粒子群算法,对光伏组件内部5参数进行准确辨识,并对其外部输出特性进行预测.通过MATLAB仿真算例和实际测试数据对该方法进行验证,证明其准确性和适用性.

关键词：光伏组件、参数辨识、量子粒子群、输出特性

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51567019;江西省教育厅项目GJJ-150757;江西省科技支撑计划项目20142BAB213018

在线出版日期：2018-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：125-128