基于自适应混沌粒子群算法的光伏电池模型参数辨识

【摘要】：光伏电池模型参数的快速准确辨识在光伏阵列的输出功率预测、最大功率点跟踪以及电池故障模型的特性研究方面具有非常重要的工程意义。针对大部分传统智能算法用于系统参数辨识时的辨识精确受参数初值影响较大,而且算法易陷入早熟的问题,利用自适应混沌粒子群算法(SA-CPSO)对光伏电池模型参数进行辨识。将混沌算法与粒子群算法融合,对粒子群进行混沌初始化并促使陷入局部最优的粒子进行混沌搜索,引导其跳出局部极值从而搜索到更好的解;同时引入自适应调整策略来有效控制全局与局部搜索,提高了进化后期算法的收敛精度。经过仿真和实验测试,证明SA-CPSO算法在光伏电池模型参数辨识方面具有较高的精确度和快速性。还通过实验探讨了辐照度变化对太阳能电池参数的影响。 【作者单位】： 天津大学电气与自动化工程学院;
【关键词】： 太阳能电池模型 参数估计 自适应混沌粒子群 辐照度
【基金】：国家基础研究项目(973计划)(2009CB219700) 天津市重点科技支撑项目(09ZCGYGX01100) 天津市太阳能光电建筑应用示范项目(2011E1-002)资助
【分类号】：TM914.4
【正文快照】： 1引言目前,太阳能的利用以及太阳能电池特性的研究已成为热点,随着研究不断的深入,国内外提出了不同描述I-V曲线的太阳能电池模型。其中包含光生电流Iph、反向饱和电流Io、二极管品质因子A、串联电阻Rs和并联电阻Rsh 5个参数的电路模型是被广泛采用的数学模型[1]。I-V曲线是太

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