基于线性优化算法的光伏组件参数辨识

作     者：朱宸 周楚祥 李金泽 许杰 Zhu Chen;Zhou Chuxiang;Li Jinze;Xu Jie

作者机构：南京邮电大学集成电路科学与工程学院南京210023 

出 版 物：《太阳能学报》 (Acta Energiae Solaris Sinica)

年 卷 期：2024年第45卷第8期

页      面：391-397页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080502[工学-材料学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(62105163) 

主　　题：光伏组件 参数辨识 伏安特性 优化 单二极管模型 

摘      要：为改善光伏组件单二极管模型参数的辨识精度,利用微分电导信息将光伏组件的伏安特性进行线性化处理,提出一种基于线性最小二乘优化的参数辨识算法。通过Photowatt-PWP 201光伏组件室内测试数据对算法有效性进行验证,结果表明其精度高于现有的典型算法,如特殊函数法、拉普拉斯变换法和教与学元启发式算法。进一步通过aSiMicro03036光伏组件室外连续测试数据对算法可靠性进行验证,结果表明在不同太阳辐照度和温度条件下均能快速而准确地辨识光伏组件参数。