一种光伏电池动态模型的参数提取方法

文中研究了光伏电池的动态特性、动态模型及其参数提取问题.提出了光照下光伏电池输出阻抗频率特性的隔离电容测试法,分析了光照情况下的小信号频率特征.建立了光伏电池动态模型以及小信号阻抗模型.基于光伏电池的实验测试数据,提出了一种结合阻抗频率特性、光伏数学解析模型和非线性拟合迭代算法的动态模型参数提取方法.该方法通过先提取固...     

光伏电池模型的参数灵敏度分析和参数提取方法

针对光伏电池的短路和开路情况进行参数灵敏度分析,以确定光伏电池基本参数对光伏电池电气特性的影响.通过分析特定参数在局部点的参数梯度,借助符号运算软件MAPLE定量分析光照强度、温度以及模型中各个参数对光伏组件电气特性的影响.实现了对5种不同种类、不同品牌的单晶硅、多晶硅、铜铟镓硒(CIGS)光伏组件直流模型的参数提取工作,提取了对电气特性影响最大的5个参数.利用所提取的参数对光伏组件建模,实验结果验证了该模型具有较高的精确度.     

光伏电池模型综述

在复杂工况影响下,通过物理实验方法观测光伏电池输出特性比较困难。光伏电池作为光伏发电系统的核心部件,对其建模与仿真,研究不同工况条件下光伏系统的输出特性,是光伏发电系统研究和设计的重要依据,也是研究最大功率追踪算法和故障诊断方法的首选途径。国内外学者对光伏电池模型做了大量研究,给出很多光伏模型,可将已有建模方法分为三类。即电路模型、工程模型和拟合模型,并根据对模型精确度要求和应用场所选择合适建模方法。     

太阳能光伏输出特性最大功率点计算与模型参数求解

研究任意光照强度和环境温度下的太阳能电池光伏输出特性变化规律,分析二极管理想因子(A)、串联电阻(Rs)和并联电阻(Rp)等参数变化对光伏输出特性的影响作用,对于改进太阳能利用方法,研制能量转换装置具有重要意义。本文基于光伏输出特性机理模型,通过分析光伏特性模型参数对输出特性的影响规律,提出一种基于抛物线极值点求解的最大功率点计算方法,进而利用所构造的方程求解模型参数,获得任意光照强度和环境温度下的光伏特性曲线。针对四类太阳能电池进行的实验验证和误差分析,结果表明方法具有较高的精度和良好的工程应用前景。     

一种基于改进型樽海鞘群算法的光伏电池参数辨识方法

针对樽海鞘群算法(SSA)在光伏电池双二极管模型参数辨识时存在陷入局部最优,精度不高等问题,提出了一种基于改进型樽海鞘群算法的光伏电池参数辨识方法.在樽海鞘群算法的基础上加入精英反向学习与差分策略来辨识光伏电池双二极管模型的参数,将其与改进前的樽海鞘群算法进行仿真试验对比研究,结果表明改进后的算法能够提高光伏电池双二极管模型参数的辨识速度和精度,具有很好的实用性.     

光伏组件5参数模型的等值修正求取算法

利用光伏电池生产厂家提供的标准测试条件下开路点、短路点和最大功率点的实测数据,形成含光生电流、二极管理想因子、等效串联电阻、等效并联电阻的非线性方程组,用牛顿-拉夫逊法进行求解。针对求解时二极管理想因子初值的选取不当导致其他模型参数的计算结果出现参数漂移问题,提出一种等值修正计算方法,通过消去二极管理想因子后建立了等值方程式,给出了相应的迭代参量修正策略。理论分析表明,该方法不再由人根据经验选定二极管理想因子值,求解过程中没有忽略等效的并联电阻和串联电阻,迭代修正策略保证了通过少量迭代即可得到精确的模型参数。结合MSX60光伏组件实际实验数据的算例分析验证了所提算法的准确性。     

一种光伏电池最大输出功率的预测方法

光伏电池输出功率受温度和光强影响,且影响程度具有非线性特征。采用建立二维表的方式来预测光伏电池最大输出功率。该方法将预测功率转化为预测温度和光强,并根据温度和光强预测结果查表得到光伏电池最大输出功率。算例表明,文中所提出的方法能够较为准确地预测光伏电池最大输出功率。     

基于改进YOLOv5s的光伏电池EL缺陷图像检测模型

针对光伏电池电致发光(electroluminescence, EL)缺陷图像存在复杂背景干扰、缺陷目标长宽比和尺寸变化大等问题,在YOLOv5s网络的基础上提出一种改进的YOLOv5s-GD检测模型。首先在特征提取层融合GhostNetV2模块,通过聚合本地和远程信息同步,在压缩模型参数量的同时增强模型对缺陷特征的提取能力;其次在特征融合层引入改进的DenseNet密集网络模块,通过特征重用进一步深度融合多级特征并改善信息传递,有效减少缺陷图像检测中漏检误检的情况;最后添加坐标注意力(CA)机制模块,兼顾通道和空间信息进行特征增强,提高了模型对缺陷目标区域的关注程度。与YOLOv5s原网络相比,YOLOv5s-GD检测模型在增长少量参数的情况下mAP@0.5提升了3.3%,mAP@0.5:0.95提升了2.8%。研究结果表明,提出的YOLOv5s-GD检测模型对光伏电池EL缺陷图像可以有效地定位识别,检测精度有了显著的提高,同时检测速度达到75 fps,为实际工业生产环境中光伏电池EL缺陷图像检测提供技术参考。     

一种简单的光伏电池模拟器

基于光伏电池的输出特性,提出了一种模拟光伏电池输出特性的光伏电池模拟器简单实现电路。该电路由1个恒定电流源和n个串联二极管并联组成,其原理是利用不同组合的二极管P-N结的非线性特性。通过调节电流源的电流和二极管的个数,实现不同光照和温度下光伏电池输出特性的模拟。计算机仿真和电路实验结果验证了所设计光伏电池模拟器的有效性。     

新型模块化光伏电池及MPPT控制器的研究

针对光伏电池通用仿真模型复杂、难懂等问题,基于Matlab/simulink提出一种对光伏电池中几个重要参数进行模块化处理的新型仿真模型,该模型简单、明了且可以清晰的得到不同温度和光照强度对光伏电池参数的影响。并结合新型的MPPT跟踪方法,通过判断dU×dP的符号,系统在外界环境变化时,只需经过2个判断即可准确得到系统工作位置,快速跟踪到最大功率点。最后在Matlab/simulink环境下仿真验证本模型不仅可以准确还原光伏电池的I-U特性曲线,通过与新型跟踪方法结合,明显缩短了系统的跟踪时间,减弱了系统在最大功率点的振荡现象。     

光伏电池的建模综述

为了对光伏发电系统进行理论分析和实践验证,首先要建立光伏电池的精确模型。基于国内外对光伏电池模型的研究成果,阐述了研究的背景、目的和意义,综述了光伏电池的模型、建模方法和研究现状,并对不同工况下光伏电池的建模做了界定。总结了光伏电池模型未知参数的提取方法,分析了极限工况下的功率损失,介绍了光伏电池的动态模型,对光伏电池建模的发展方向进行了展望。     

计及跟随型和支撑型分布式光伏的广义综合负荷模型及两阶段参数聚合等效方法

为有效聚合等值包含不同控制类型分布式光伏发电系统的配电网,提出一种计及跟随型和支撑型分布式光伏的广义综合负荷模型及两阶段模型参数聚合等效方法。通过将跟随型和支撑型光伏等效模型与传统综合负荷模型并联形成广义综合负荷模型,实现对实际配电网并网特性的有效拟合;基于参数灵敏度分析与改进的微分进化算法,通过两阶段聚合等效确定模型参数,避免模型未知参数过多带来的辨识解分散性大的弊端。基于PSCAD和MATLAB验证了所提模型的自描述能力、泛化能力和参数稳定性。     

基于新型趋近律的光伏MPPT控制策略

为了进一步提高光伏发电系统的最大功率跟踪性能,提出一种基于新型趋近律的滑模控制策略。同时,针对普遍采用的非线性滑动流形易出现判断误区的情况,提出一种应用于光伏发电系统最大功率跟踪的可切换线性滑动流形,使得系统在受干扰后具有更快的响应速度。采用Boost电路作为控制对象,利用双曲正切函数的连续性和快速性,设计一种基于指数函数的快速性和幂函数的平滑性的多幂次趋近律的滑模控制策略,并在Matlab/Simulink仿真平台中进行验证。结果表明：当光照强度、温度、负载和参数发生变化时,采用新型趋近律和可切换线性滑动流形的滑模控制策略能够实现对最大功率点的精确追踪,具有更好的动态响应速度和抗振性能。     

光伏电池建模分析及关键因素研究

在传统光伏电池数学模型的基础上,通过合理简化模型,建立了一个结构简单、准确度高的光伏电池模型。借助MATLAB/SIMULINK仿真平台进行建模仿真,模拟不同状态下光伏电池输出特性,通过仿真结果对比分析,验证了模型的工程实用性。对影响光伏电池模型特性的串并联电阻及二极管理想因子等关键因素进行详细对比分析,对光伏电池工程建模仿真有一定的指导意义。     

基于参数识别光伏接入配网永久性故障判别方法

为了解决光伏系统接入配电网前加速自动重合闸重合于永久性故障的问题,提出了适用于光伏接入配电网的三相重合闸永久性故障判别方法。该方法以线路瞬时性故障为参考模型,通过建立线路故障线模分量数学模型,采用最小二乘算法识别线路相间电容,根据相间电容识别误差大小建立了永久性故障识别判据。当线路发生瞬时性故障时,识别值与实际值接近;而当线路发生永久性故障时,识别值与真实值差异较大。通过在PSCAD下建立仿真模型,对光伏接入配电网线路发生瞬时性故障和永久性故障进行仿真。仿真结果表明,该方法能够正确识别光伏接入配电网线路的故障类型,从而验证了该方法的正确性与有效性。     

IGBT功率模块热网络模型建立及其参数辨识方法综述和展望

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)作为功率变流器的核心器件,其可靠性受到广泛重视。而结温过高或者温度波动过高是导致功率器件失效的主要因素,故实时精确地监测IGBT模块结温对于提高其可靠性具有重要意义。通过建立热网络模型,然后对其电路进行仿真可获取结温,该方法因简单易行且可实现对结温的在线监测从而得到广泛应用。对现有的热网络模型进行了总结和归纳,并根据模型结构将其分为一维、二维和三维三类。然后,对近年来热网络模型的参数辨识方法的研究情况进行探讨,并对各个方法进行了比较和评价。在此基础上,对未来新的热网络模型和模型参数辨识方法的研究方向进行了展望。     

一种风光联合出力概率模型建模方法

随着风电和光伏等新能源渗透率的逐年提高,其波动性和随机性对电力系统的安全稳定运行产生重要影响。考虑风电和光伏在时空上的波动性和相关性,提出基于混合高斯模型的多时空尺度的风电—光伏联合概率建模方法。该方法首先基于历史数据的数理统计结果,提出三阶混合高斯模型。使用K-means聚类方法求得模型各参数的迭代初值,运用最大期望算法求取混合高斯模型参数最优值。该模型具有同时考虑风电和光伏相关性和波动性的优点。以我国东南地区风电场和光伏实际数据为例进行仿真。仿真结果表明,所提出的3阶混合高斯模型对风光联合出力的概率特性具有良好的拟合效果。     

基于峰值计数与参数辨识的光伏组件阴影判定方法

针对光伏组件中阴影难以判定的情况,提出了一种基于峰值计数与参数辨识的光伏组件阴影判别方法。首先,通过可编程直流电子负载对光伏组件I-V输出特性曲线进行全局快速扫描,以记录曲线中明显的多峰值个数;然后采用改进人工鱼群算法(IAFSA)对I-V特性曲线中采样值进行内部等效参数辨识,结合均方根误差(RMSE)进而判断组件中轻微阴影遮挡情况。通过上述两步法可对光伏组件中阴影情况进行有效判定,仿真和实验结果进一步说明了上述方法的有效性和准确性。